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...
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...
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...
昨天我們學會了如何安裝與設定 Cursor,並選擇合適的 AI 模型。
今天,我們要進一步探討 Cursor 的一個核心功能:專案規則(Project Rule...
為了讓 Bot 聽懂我們說的話,並根據使用者的輸入做出相對應的回應,需要先建立一個雙向溝通的管道,而 Webhook 就是建立雙向溝通的橋樑,這也意味著我們要用...
🔹 前言
在 LLMOps 的世界裡,向量資料庫 (Vector Database) 幾乎是 RAG(Retrieval-Augmented Generatio...