原先的提問「從 LLM 輸入問題後,按下 Enter 發生什麼事?」看似很簡單的操作,但其實現在的 LLM 服務都有滿多功能被包裹在其中。所以在開始學習這一切怎...
前言
走到第 29 天,這趟旅程也即將進到尾聲。
回顧過去的篇章,我們從零開始,一步步探索 Agentic AI 的核心能力,讓 LLM 學會:
推理(Rea...
在 Prompt 的三大要素:角色、任務、格式一文,我們提到任務是設計提示詞的核心之一,因為它可以明確告知 AI 要做什麼,例如:
寫一篇 1500 字的文章...
前幾天我們聊了生成式 AI 與傳統 AI 的差異、LLM 的概念,以及 Transformer 與 Attention 如何讓模型理解上下文。所以今天我們從另一...
在 Day24 我們認識了 RAG 的概念與流程,
今天我們正式進入實作,
先從最基礎但最重要的一步開始:
啟動 Qdrant 並建立自己的向量資料庫 Col...
做AI新聞小編的動機
現代資訊一直在持續進步,我在活著的這二十年中,對於世界的變化十分有感。以前總和家人一起坐在電視前看著晚間新聞,如今獲取資訊的方式正在改變,...