前言
大型語言模型(LLM)的驚人能力正在改變各行各業,但伴隨而來的安全風險也日益凸顯。從惡意使用者透過各種「越獄」(Jailbreaking)手段誘導模型產...
前言
在前一篇文章 Day 20:StorageClass 與動態供應 中,我們探討了如何透過自動化的方式來管理 Kubernetes 儲存資源。當應用越來越多...
自動化工作流並非每次都能順利執行,尤其與第三方服務串接時很容易遇到錯誤。因此,設計正確的錯誤處理與重試策略,是打造高韌性流程的基礎。本篇文章將用教學方式,深入概...
🔹 前言
昨天我們談到 延遲、Token 與成本 的監控,確保系統「跑得快、花得省」。
但如果模型輸出的答案是錯的呢?
👉 在 LLM 應用中,Hallucin...
n8n → Hugging Face Inference API(推薦快速可行)
優點:設定快、對資源需求低、容易整合到既有 n8n workflow代價:需...
昨天我們談到 PersistentVolume (PV) 與 PersistentVolumeClaim (PVC),解釋了 Kubernetes 如何透過這兩...