前言
在昨天的文章中,我們成功為 GASO 添加了美麗的世界地圖背景,讓視覺效果更加豐富。今天我們要解決一個實際的使用者痛點:當節點數量很多時,使用者很難快速找...
為什麼需要 RAG?光靠大語言模型(LLM),有一個致命限制:它知道的,只是訓練時的知識,無法即時存取最新或企業內部的資料。
RAG(Retrieval-Aug...
圖像生成(Image Generation)是生成式 AI 中最受矚目的研究方向之一。其目標是讓模型能夠根據輸入條件,生成具有真實感與多樣性的圖像。從早期的 生...
為什麼「工廠問題」不能靠一般 AI 解?
走進工廠,你會發現知識密度驚人,不管是:
電纜製程裡 DR03 拉線、WE27 押出、CS11 絞線等的特有工序代碼...
在完成了 Tokenization 和 Embedding,我們已經把語言轉換成了模型能理解的數字形式。但問題來了:模型要怎麼從這些數字中真正學會語言知識?答案...
今天的目標與挑戰
昨天成功將 AI 處理的結果寫入 Notion,今天的目標不只是要加入 LINE 通知,而且我希望能整個系統架構進行一次最佳化,解決在本地執行...