2025 iThome 鐵人賽

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生成式 AI

Day 6

2025-09-20

918

打造基於 MCP 協議與 n8n 工作流的會議處理 Agent 系列

Day 6 使用 LM Studio 本地部署中文摘要模型並整合 n8n 工作流

今天的目標與挑戰昨天成功建立了 MCPAgent 與 n8n 的基礎連通後，今天嘗試不使用付費 API，實現高品質的中文摘要功能，我決定使用 LM Studi...

GIGI7171

團隊 nutc imac

DevOps

Day 4

2025-09-18

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30 天帶你實戰 LLMOps：從 RAG 到觀測與部署系列

Day04 - 向量資料庫（Vector Database）- 常見選項與實務比較

🔹 前言在 LLMOps 的世界裡，向量資料庫 (Vector Database) 幾乎是 RAG（Retrieval-Augmented Generatio...

Hazel

AI & Data

Day 9

2025-09-23

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AI語音辨識系統：結合聲紋分析與情緒識別系列

Day 9 系統架構設計與資料管線

▋前言在 Day 4–Day 8，我們逐一介紹了四大核心模組。今天要將這些模組整合起來，展示完整的系統架構與資料管線，並透過流程圖呈現「從輸入到產出」的全...

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團隊躺平的內捲小隊

生成式 AI

Day 22

2025-09-22

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用 Node.js 打造生成式 AI 應用：從 Prompt 到 Agent 開發實戰系列

Day 22 - ReAct 模式實戰：封裝 LLM 建立可推理與行動的 Agent

在前一篇文章中，我們已經學會如何用 LangGraph 建立基本的 AI Agent 流程。今天，我們要更進一步，介紹一個經典的 Agent 設計模式：ReAc...

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生成式 AI

Day 4

2025-09-18

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從 RAG 到 Agentic RAG：30 天打造本機智慧檢索系統系列

Day 4: 為什麼要做 Embedding? 又為什麼重要?

當我們在做 RAG 的時候，要能找到使用者問題和正確的參考知識，靠的是語意搜尋 (semantic search)。這背後的關鍵，就是把文字轉換成向量，將語意...

seedfood

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Mobile Development

Day 12

2025-09-12

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Mobile Dev｜日更靈感來源 App：Flutter × LLM × n8n，每天只推 3 則！系列

30 天做一個極簡App：收藏頁面的誕生

昨天實作了「收藏」按鈕，每一次心動的點擊，都代表一則寶貴的靈感被我們珍藏起來～但問題來了：這些收藏的靈感去哪了？它們此刻正靜靜地躺在我們昨天建立的Favorit...

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團隊熊熊嗚好！