通往核心的路徑
喜歡一個人,是否只是因為—
「在他/她身上,看見了自己渴望成為的樣子?」
當我看見他的安靜專注、直接、勇敢和真實(或者,那種可以精準用 e...
上一篇文章中,我們已經學會評估的方式後,接下來我們要來談 Experiments,然後主要的目的是 :
系統性的來比較你所設計的 AI Applicatio...
今天要實作的內容是 Generation pipeline 的部分,就是怎麼將提問跟 RAG 檢索到的資料全部丟到 LLM 給他做回應。
因為這邊後面的實作內容...
Day 4|如何「看穿」 ibon 頁面:HTML → jsonData → 票區
把「看起來像迷宮」的售票頁,拆成可被程式理解的乾淨資料 🧩
今天我們要做...
今天來說明另一個模型:LLaMALLaMA 是什麼?LLaMA(Large Language Model Meta AI)是Meta(Facebook的母公司)...
什麼情境下必須用 Kafka?
Kafka 的核心價值是 「解耦」 —— 對來源數據與下游消費端的時間、空間解耦。這帶來兩種典型的使用場景:
一源多用
例...