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共有 1164 則文章
鐵人賽 DevOps DAY 28

技術 【Day 28】深入向量資料庫:理解 RAG 在 AI 時代依然至關重要

前言 前些陣子,社群上開始興起了 RAG 已死的言論,因為主流大模型的 Token 窗口已經大幅度的成長到百萬級別,足以消化大部分的資料並即時回應。這也使得一...

鐵人賽 IT 管理 DAY 27

技術 Day30:終章:成為無可取代的 AI 時代PM

終於結束三十天的挑戰,這段旅程比我想像的還要深刻,我們不只解鎖了敏捷框架、AI工具,更探討了各種軟實力。我必須坦白,在一起探索這些能力的同時,我的內心也經歷著一...

鐵人賽 IT 管理 DAY 27

技術 Day29 - 洞察探測器:用提問力挖掘對話背後的真實痛點

Moon: 黛西,我最近超沮喪!我在做用戶訪談時,用戶說:「我希望你們的 App 可以多一個『一鍵導出』的功能。」 團隊花了時間去開發這個功能,結果上線後,用戶...

鐵人賽 生成式 AI DAY 28

技術 Day 28: Semantic Kernel Multi-Agent 實戰 — 新聞內容嚴謹度評估系統

在資訊爆炸的時代,如何快速判斷新聞的可信度與嚴謹程度成為重要課題。今天要實作一個「新聞嚴謹度評估系統」,透過 Semantic Kernel Multi-Age...

鐵人賽 AI & Data DAY 27
為你自己學 n8n 系列 第 27

技術 [為你自己學 n8n] 第 27 天,同學們,交作業囉!

影片連結:https://www.youtube.com/watch?v=5AUOtIjrVUgYouTube 頻道:https://www.youtube....

鐵人賽 AI & Data DAY 28
為你自己學 n8n 系列 第 28

技術 [為你自己學 n8n] 第 28 天,網友許願之電子採購網

影片連結:https://www.youtube.com/watch?v=PXFgyo2pr5cYouTube 頻道:https://www.youtube....

鐵人賽 生成式 AI DAY 27

技術 Day 27: Semantic Kernel Multi-Agent 實戰 — 打造 PTT 熱門關鍵話題擷取系統

以 Semantic Kernel Agent Orchestration 為核心,結合 LLM 語言能力打造「輿情收集與初步分析系統」。以這樣的概念,來實作透...

鐵人賽 DevOps DAY 27

技術 【Day 27】從 RAG 到 Agentic RAG:解放知識庫的真正潛力

前言 想像一下,一個大型語言模型(LLM)就像一位博學多聞、記憶力驚人的天才,但他的知識卻永遠停留在了「畢業」的那一天。對於畢業後世界上發生的任何新知、或是特...

鐵人賽 生成式 AI DAY 26

技術 Day 26: Semantic Kernel 無縫整合 Azure AI Foundry Agent - 企業助理實作

Azure AI Foundry 是微軟提供的一站式 AI 開發與管理平台,讓建構、部署與管理 AI 解決方案都可以在一個平台裡被建立及管理,過去常聽到的 Az...

鐵人賽 DevOps DAY 26

技術 【Day 26】探討 Context Engineering:打造新一代 AI 應用的核心引擎

前言 在過去幾年,大型語言模型 (LLM) 的浪潮席捲全球,「提示工程 (Prompt Engineering)」迅速成為 AI 開發者與愛好者人人都需掌握的...

鐵人賽 AI & Data DAY 29

技術 Day 29|RAG Step 3:Reranking 重排序

引言 上一篇我們用向量檢索找出了幾個相似的 chunk。但有時候即使找到了 top_k 的候選文件,相關性的排序也還不是最完美的。有些內容雖然有相關,但對回答問...

鐵人賽 AI & Data DAY 26
為你自己學 n8n 系列 第 26

技術 [為你自己學 n8n] 第 26 天,把報名資料存到 Notion 裡!

影片連結:https://www.youtube.com/watch?v=GubHqLr_IswYouTube 頻道:https://www.youtube....

鐵人賽 DevOps DAY 25

技術 【Day 25】從可觀測性到持續優化:深入 LLM Evaluation 的藝術與實踐

前言 在先前文章中,我們探討了 LLM 可觀測性平台的重要性。然而,僅僅能夠「看見」模型的行為是不夠的;我們還需要一套系統化的方法來「衡量」其優劣,這就是 L...

鐵人賽 Odoo DAY 25

技術 【Day 25】n8n AI Agent 大腦的兩種思考模式:用 Gemini 玩轉 Regular 與 Reasoning 模型

我們一路走來,已經為 AI Agent 建立了大腦 (LLM)、靈魂 (Prompt)、記憶 (Memory) 和工具 (Tools)。你甚至學會了如何為它配置...

鐵人賽 AI & Data DAY 28

技術 Day 28|RAG Step 2:Retrieval 向量檢索

引言 在上一篇的內容中,我們把所有文章切成小段落(chunk),再用 BGE-M3 轉成向量,存進 Qdrant,完成了我們的 知識向量資料庫。前一篇傳送門🚪...

鐵人賽 生成式 AI DAY 25

技術 Day 25: Semantic Kernel 無縫整合 OpenAI Assistant Agent - 智能客服系統實作

可能很多人不知道,OpenAI 有一個 Assistant Agent 的功能,它是由 OpenAI 平台託管的 AI Agent,能夠在雲端長期運作,並與使用...

鐵人賽 AI & Data DAY 27

技術 Day 27|RAG Step 1:Chunking、向量資料庫

引言 打造我們的 RAG 系統的第一步就是要先處理好我們知識的來源:「資料庫」! 今天的內容是要建立一個能用 語意搜尋 的資料庫,也就是 向量資料庫(Vecto...

鐵人賽 AI & Data DAY 26

技術 Day 26|檢索增強生成 RAG(Retrieval-Augmented Generation)概念介紹

引言 大家有沒有遇過這種情況,就是你問 GPT 一些文獻要怎麼找,結果它開始亂丟一堆研究給你,講得天花亂墜,但大部分它說的文獻根本就不存在 😭有時候,當 LLM...

鐵人賽 AI & Data DAY 25
為你自己學 n8n 系列 第 25

技術 [為你自己學 n8n] 第 25 天,表單節點 part 2之檔案上傳!

影片連結:https://www.youtube.com/watch?v=lmF9zRrS-kMYouTube 頻道:https://www.youtube....

鐵人賽 DevOps DAY 24

技術 【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 生成式 AI DAY 24

技術 Day 24: Semantic Kernel 使用 Stdio 模式串接 MCP Server

在 Day 23 中,介紹如何使用 Semantic Kernel 使用 Streamable HTTP 模式串接 MCP Server ,今天來另一種 Std...

鐵人賽 生成式 AI DAY 24

技術 Day 24 - Agent 在 Android 開發的應用

AI 在 Android 開發的應用:趨勢、挑戰與未來展望 前言 近年來,隨著行動裝置運算能力的顯著提升與雲端服務的普及,Android 平台上的 AI 應用迎...

鐵人賽 AI & Data DAY 24
為你自己學 n8n 系列 第 24

技術 [為你自己學 n8n] 第 24 天,從問卷到報名表都能做的表單節點!

影片連結:https://www.youtube.com/watch?v=ajwfro1-wNoYouTube 頻道:https://www.youtube....

鐵人賽 IT 管理 DAY 24

技術 Day24 - 資訊過濾器:透過 NotebookLM 從巨量文件中提煉核心概念並快速入門 (下)

位於極限開發辦公室一隅… Moon:(放下了一疊厚厚的市場報告)黛西,上半場學了 NotebookLM 的基本功,我已經知道怎麼把文件丟進去,讓它幫我跑出一些...

鐵人賽 IT 管理 DAY 23

技術 Day23 - 資訊過濾器:透過 NotebookLM 從巨量文件中提煉核心概念並快速入門 (上)

Moon: 黛西,我最近被指派負責一個全新的 B2B SaaS 產品線,主管給了我一個雲端資料夾,裡面有上百份文件!包括:新的行業法規、技術白皮書、五年的市場趨...

鐵人賽 DevOps DAY 23

技術 【Day 23】導入 LLM 可觀測性不需從頭開始:善用 OpenTelemetry 完美整合現有架構

前言 在大型語言模型(LLM)應用席捲全球的今天,如何有效監控並觀測這些「黑盒子」的行為,已成為維運團隊最迫切的挑戰。許多團隊早已建立了成熟的 Grafana...

技術 Day13 期末專題報告

一、期末專題報告架構 題目:基於搜尋演算法的智能迷宮逃脫 AI英文題目:Intelligent Maze Escape AI Based on Search A...

鐵人賽 生成式 AI DAY 23

技術 利用 AI 協助你撰寫文章 - 以Gemini Gem 與鐵人賽為例

寫文章時,是不是常常需要把自己的想法 (G教授的文字) 和 找到的資料拼湊在一起?這時候,寫作助手就能幫你把語法修得更順暢。 今天要使用 “寫作編輯”:這個 G...

鐵人賽 生成式 AI DAY 23

技術 Day 23: Semantic Kernel 使用 Streamable HTTP 模式串接 MCP Server

在 Day 22 我們介紹了 MCP 的基本概念和核心組成,今天直接來實作一個簡單的範例,使用 Microsoft 的 Semantic Kernel 來串接一...

鐵人賽 生成式 AI DAY 23

技術 Day 23: UI 設計師做特效:從星光到魔法陣的載入動畫旅程

前言:從靜態到動態的探索 昨天搞定了基礎組件和 GrimoColors 設計系統。 但總覺得少了什麼。 載入畫面有背景圖、有魔法書,但還是太靜態。我開始搜尋「m...