2025 iThome 鐵人賽
沒在獨自升級的 一起來
生成式 AI
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生成式 AI
Day 28
2025-09-30
102
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打造自己的 AI 新聞小編：每天自動抓新聞、摘要、推送到 LINE！ 系列
【Day 27】主題選單功能（五）— 打造不重複新聞推播系統
因為我們需要用到前面節點的資料，但 RSS Read 節點的輸出是它自己抓到新聞的內容而已，所以我們用一個 Merge 節點把前面三個 If 節點和 RSS R...
y0yi9ue
生成式 AI
Day 17
2025-09-30
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從零開始 : 學習運用 n8n 與 Dify 的 AI 自動化實戰 系列
Day 17 : 實現多輪對話
經過前面幾天的流程建置，今天迎來了第一步：讓 AI 擁有「記憶力」。如果 AI 只能一問一答，那只是個笨重的機器人。多輪對話的核心在於追蹤 conversati...
p1204
生成式 AI
Day 16
2025-09-30
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VLM 系列
Day 16 ：Granite Vision Model
Granite Vision 是 IBM 在其 Granite 系列模型中，針對「視覺＋語言」任務（multimodal / vision-language）在...
皮二仔
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Day 16
2025-09-30
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踏上 Agentic AI 探索之旅：我不再獨自升級！覺醒你的 AI 替身，打造智慧協作隊友 系列
Day 16｜讓答案有憑有據：LangChain 讓 RAG 化為可擴充的標準管線
前言 在 核心篇 Day 5 (RAG)，我們已經探討過 RAG（Retrieval-Augmented Generation） 的概念，並示範了最基礎的 na...
tedlctai
生成式 AI
2025-09-30
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30 天生成式 AI 工作流：社群經營者的自動化實戰 系列
Day 31｜不負責的真實工作流：用n8n爬出IThome鐵人賽的實況
數字不會說謊，它只是需要我們去翻開。 在連續三十天的鐵人賽挑戰後，我們其實已經慢慢養成一個習慣：看到問題，就會自然地想「能不能用 n8n 解決？」。 雖然有...
Huanry
生成式 AI
Day 16
2025-09-30
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從 RAG 到 Agentic RAG：30 天打造本機智慧檢索系統 系列
Day 16:向量資料庫進階分析: Qdrant
前言 先前我們在Day 5： 向量資料庫很重要嗎?可以怎麼挑呢?有做過基本的向量資料庫介紹，接下來的程式會有比較多使用到Qdrant的部分，因此我們在這個章節想...
seedfood
團隊 躺平的內捲小隊
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