(文中有彩蛋 🥚 還記得 Day31 的前輩教我們要仔細評估技術選型嗎?為什麼場景裡的 SRE 會回答 $1-3K 每個月呢?)
🔹 前言
回顧 LoRA 微調...
前言
在先前關於 Google Agent 白皮書的探討中,我們觸及了一個核心觀點:一個大型語言模型(LLM)之所以能被稱為「Agent」(代理人),其關鍵區...
Hello,我是 KK,今年的鐵人賽,想跟大家分享架設 n8n 遇到的一些挑戰跟意外,就讓我們一起學習吧。
之前講到,在 [[鐵人賽 day6 - 總是看著你笑...
認證(AuthN)與授權(AuthZ)
在Day 4的時候,筆者說明過有關於使用API Key的方式來保護後端API Provider的方式。同樣的也在Day...
前言
2025 年可以說是 LLM 應用真正大放異彩的一年。原因在於,LLM 的使用場景早已不再侷限於像 ChatGPT 這樣的網頁聊天視窗,如今它已經延伸到...
概述
在先前的章節中,我們已經深入探討了大型語言模型(LLM)在可觀測性領域中的定位與重要性。我們認識到:LLM 可觀測性的核心,在於如何評估其輸出的不確定性...