在前一篇文章中,我們學習了結構化資料處理,讓 AI 能夠產生可預測、格式一致的回應。這解決了輸出格式的問題,但如果我們想讓 AI 更深入理解輸入內容的語意呢?...
睽違了一年,又回來到這個舞台上,真的是又愛又恨,可以看到眾多厲害人士在這邊技術分享,也讓我自己思考該做甚麼主題,讓我能學到我想學的,而不是交差了事而已。
為什麼...
昨天我們認識了 AI Agent 的基本概念:一個能夠自主規劃與決策的系統,不再只是單純「你問我答」的 LLM 應用。那麼要如何落地實作一個 Agent 呢?這...
故事-01-01:技術文件寫作的魔力
大財的AI初展身手
「哈啾!」「哈啾!」「哈啾!」
我是林大財,每次只要麻煩的事情找上我時,我的鼻子就會狂過敏打噴嚏,屢...
RAG 系統中的文檔切分 (Chunking) 完整指南
在 RAG 系統裡,文檔切分 (Chunking) 是一個看似小細節,卻極大影響檢索與答案準確性的環節...
前言
經過前 13 天,我們一步步讓 LLM 從單純回話工具,逐漸具備了 Agentic 的核心能力。在「旅途中繼站」回顧後,我們要開始進入實戰篇:不只是 De...