鐵人賽第23天今天主要開始根據之前討論的內容去建置前端。一開始我請AI同事先去了解全局的狀態跟前端的計畫後,跟之前一樣我請AI同事先出建構計畫給我過目。
前端環...
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筆者在過去 29 天的挑戰中,嘗試了許多不同的題目,這些題目可以大致分成以下幾個類別:
瞭解:介紹 LLM 相關的基本概念和工具,像是 Conte...
昨天我們學會了 ReAct Agent,能處理多步推理。今天,我們要做一個更實用的工具 —— 自動摘要 Agent。它能幫你把長文章、新聞、甚至研究報告,快速濃...
在我們親手自己寫 code 打造 MCP Server 之前,我先來探討它將如何改變我們的工作與生活。
個人應用
想像一下,過去你花好幾個小時瀏覽資料、整理資訊...
1️⃣ LangChain 與 LangGraph 是什麼?
LangChain
定位:一個幫助開發者快速構建LLM應用開源框架
核心功能
模型封裝(支...
今天的核心議題
將 RAG 系統從單純的文字處理,擴展到能夠理解和檢索圖像、音頻、影片等多種模態的資訊。我們將探索如何實作一個能夠處理跨模態數據的多模態 RAG...