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鐵人賽 DevOps DAY 24

Day24 - LLM 應用分流:用任務分類做到省錢可靠

🔹 前言 Day 21 我們用 快取 把重複查詢變快、變省; Day 22 有了 Registry,管理不同模型與知識版本; Day 23 談了 再訓練與持續學...

鐵人賽 AI & Data DAY 24

基礎服務實作:從 chat-service 開始動手

前篇我們畫好了系統藍圖,這篇開始寫程式碼。我們先讓最小可用版本跑起來,再逐步加功能。 目標:30 分鐘內讓一個能對話的 AI 助手在本地跑起來,再花 30 分鐘...

鐵人賽 DevOps DAY 24

【Day 24】從程式碼到資產:深入 Prompt Management 的藝術與實踐

前言 在上一篇文章中,我們探討了 LLM 可觀測性平台的重要性。今天,我們將延伸這個主題,深入探討一個與其緊密相關且至關重要的領域:Prompt Manage...

鐵人賽 自我挑戰組 DAY 26

Day26:前端設計 - 病患病歷頁面

大家好!今天要來繼續分享的是病患病歷頁面的前端設計 ~ 昨天已經分享了查詢某位病患的姓名或ID後會跳出關於該病患的手術記錄與檢驗檢查記錄,結果今天發現說過敏記錄...

鐵人賽 Software Development DAY 24

Day24 - Temporal Testing(中):Workflow Versioning、Workflow.await、Heartbeat/Cancel

本篇延續 Temporal 第一篇,聚焦驗證四個情境:Workflow Versioning、Workflow.await、長任務的 heartbeat 與取消...

鐵人賽 自我挑戰組 DAY 24
leetcode 系列 第 24

leetcode 24. Swap Nodes in Pairs

題目:Given a linked list, swap every two adjacent nodes and return its head. You m...

鐵人賽 生成式 AI DAY 29

Day29-LLM專案

企業內部知識庫 Copilot — LLM 全端專案腳手架(FastAPI + pgvector + RAG + 前端上傳/聊天) 一個可直接跑的企業知識庫專...

鐵人賽 IT 管理 DAY 24

Day 24 - 從指令到自主:解構 Copilot Studio 的 Autonomous Agents 核心能力

歡迎來到第 24 天的旅程,今天會分享的是 Copilot Studio 的 Autonomous Agents 概念與最小可行性方案的分享,那這個概念簡單來...

鐵人賽 自我挑戰組 DAY 24

治療原則共通點(下篇)

第三步:重建新的認知 治療師對病人進行衛教 目的:在徒手治療後,治療師會針對病人的姿勢、用力方式與日常習慣進行衛教,讓病人了解造成疼痛的根本原因,並學會在生活中...

鐵人賽 生成式 AI DAY 24

Day 24:靈感枯竭救星

寫文章、做報告、還有準備簡報時,常常會遇到一個問題,那就是要開始動筆的時候腦袋卻一片空白,不管盯著螢幕多久,就是想不到要寫什麼,或是卡在某一句話沒辦法繼續接下去...

鐵人賽 DevOps DAY 20

Day 24:AI + 自動化的潛力(與傳統自動化比較)

主題:AI 與傳統自動化的比較與融合目標:理解 AI 對自動化的革新價值,並整理個人心得 🧩 一、傳統自動化 vs. AI 自動化 比較面向 傳統自動化...

鐵人賽 DevOps DAY 20

Day 23-AI 新聞摘要自動化展示📑

非常棒👏!這個「新聞爬蟲 → AI 摘要」的任務,是一個完整的 AI 自動化展示專案,可以同時示範「資料擷取(Web Scraping)」、「AI 自動處理(S...

鐵人賽 Build on AWS DAY 26

Day 26: 如何使用 AWS bedrock agent 分析 AWS 帳單 (下)

昨天設定好這個分析 AWS 帳單的 bedrock agent 之後,今天就可以來測試了! prompt 可以說明你要撈取那個年份月份的報表, agent 會再...

鐵人賽 AI & Data DAY 24

【Day 24】LoRA 是什麼?一篇文章教你 Whisper 中文微調全流程!

前言 今天我們要來聊聊 LLM 的微調技巧。因為 Whisper 是一個參數量非常大的模型,所以我們會簡單介紹一下什麼是 QLoRA,還有怎麼在程式裡面進行量化...

鐵人賽 生成式 AI DAY 25

Build nuget packages

今天又再進行重構,但使用GitHub Copilot並不是很快速的,每個session都會伳去將近40分鐘左右,重點是這40分鐘的進展雖然不慢,但要重構的部份實...

鐵人賽 Software Development DAY 24

Ch 23. 怎麼查字典最快?

還記得在我們程式碼重構的第一天,把難用的資料形狀,改成了比較好處理的資料形狀嗎? //// 不好用的資料形狀 var itemPrice = [ {name...

鐵人賽 生成式 AI DAY 24

d24

明天大概會試著使用所謂的網路爬蟲來幫我們找出需要的資訊,所以今天來介紹網路爬蟲是什麼東西想像一下,您想收集網路上成千上萬筆公開資訊,例如商品價格、新聞標題。 如...

鐵人賽 Security DAY 24

Day 24:紅隊賽前情報蒐集

[鐵人賽] Day 24:鎖定台灣 IoT 廠商 — 紅隊賽前情報蒐集 目次(快速導航) 核心結論與今日目標 優先 22 家台灣 / 在台 IoT 廠商清單(...

鐵人賽 Modern Web DAY 24

Day 24:綁定事件 (1):為動態生成的「讀取」按鈕注入靈魂

在過去幾天,我們完成了宏偉的探索任務。我們的應用程式已經能夠繪製出任何藍牙裝置的完整「藏寶圖」,UI 上動態生成的服務與特徵面板,就是我們辛勤工作的成果。所有的...

鐵人賽 生成式 AI DAY 24

Day 24 Metrics Dashboard 實驗:AI Studio vs GPT vs Claude

今日主題 建立簡單但實用的 Metrics Dashboard 為什麼想做 剛好工作需求須盤點產品指標。已經有盤點完的指標,知道生成 DB 對 Agent 是小...

鐵人賽 自我挑戰組 DAY 25

[Day 25] Cloud Monitoring x 第一個警告(Alert)

Cloud Monitoring: Qwik Start 總覽 (Overview) Cloud Monitoring 會從各種來源收集資料,包括: Goog...

鐵人賽 自我挑戰組 DAY 25

Day 25 其餘部署知識

很常聽到前後端在講一些關於部署上線的專有詞彙,今天想把這些詞彙定義整理起來。 本機開發程式碼專案→打包→部署上線 我在 Nuxt 或 Vue 專案裡寫了很多東...

鐵人賽 自我挑戰組 DAY 0

Day 18:AI 導師的倫理邊界與人類自由意志的守護

前言: 在哲學 AI 平台的開發過程中,我越來越深刻地意識到一個問題——當 AI 能理解、引導,甚至改變人的思考時,我們該如何確保它不越界? 這是今天的研究焦點...

鐵人賽 自我挑戰組 DAY 0

Day 17:哲學 AI 的情緒理解與回應策略

前言: 隨著多哲學人格的實驗逐漸成熟,我開始面臨一個更複雜的問題:當 AI 哲學家面對情緒化、脆弱或迷惘的使用者時,它該如何「回應」?哲學對話的目的不是情緒發洩...

鐵人賽 自我挑戰組 DAY 8

Day18:AI 學習社群與協作智能:讓學習成為一場共創

前言: 在 AI 已能追蹤學習、輔助決策後,教育的第三階段挑戰是:「AI 如何讓學習不再是個人行為,而是集體智慧的展現?」今天將探討 AI 如何促進「學習社群」...

鐵人賽 自我挑戰組 DAY 8

Day17:AI 教育決策支援系統:讓數據成為教育智慧的基石

前言: 當 AI 能夠持續追蹤學生學習並生成反思後,下一步就是——如何讓這些資料被教育決策者「用得起、看得懂、做得準」。今天將聚焦於教育決策支援系統,也就是讓...

最近的工程師真沒用 系列 第 26

第二十六天-來一份招牌登入 Turnstile 驗證

2025 大家登入的時候一定會碰到需要輸入 captcha 這是網站的安全機制,那麼 cloudfalre 也有出類似的東西叫做 Turnstile 今天來裝看...

鐵人賽 DevOps DAY 24

Day 24:n8n Workflow 效能最佳化方法

n8n 強大的自動化能力,雖然讓我們可以設計相當複雜的 workflow,但當流程與資料量越來越大,效能瓶頸、等待時間與失敗幾率也會隨之增加。這一篇將從設計規劃...

Day24 - 信箱驗證

前言 前兩天整理了 Google 第三方登入,今天要寫的是註冊登入同樣也常用到的功能 - 信箱驗證。同樣也會用到 Google 的服務。 為什麼需要信箱驗證?...

鐵人賽 Build on AWS DAY 24

Day 24 多管道通知整合:SNS x Lambda 打造訊息廣播系統(LINE)

一、前言 在會員系統中,通知功能不應侷限於單一管道,使用者可能需要透過 Email、SMS、App 推播甚至 Slack/LINE Bot 等方式接收訊息。透...