前言
在過去幾年,大型語言模型 (LLM) 的浪潮席捲全球,「提示工程 (Prompt Engineering)」迅速成為 AI 開發者與愛好者人人都需掌握的...
前言
在建構基於大型語言模型(LLM)的智能助手時,系統需要處理從簡單問答到複雜的 Agent 工作流(如多步驟推理、工具調用和跨代理協作)等不同任務。隨著系...
前言
在上一篇文章中,我們探討了 LLM 可觀測性平台的重要性。今天,我們將延伸這個主題,深入探討一個與其緊密相關且至關重要的領域:Prompt Manage...
Pipeline 的實踐
yaml 的說明
昨天將如何利用kong做到藍綠分流佈署的實作邏輯後,接下來就準備要將變更管理的流程,同樣使用Azure DevOps...
🔹 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...
概述
在當今資訊爆炸的時代,很多複雜問題都需要我們花費大量時間在網路上搜尋、閱讀和整理資訊。如果能有一個 AI 代理幫我們自動完成這些深度研究任務,將大量資料...