概述 在上一篇文章中，我們探討了從傳統監控邁向『可觀測性 2.0』的關鍵轉變，其核心在於能夠應對海量、高基數的遙測資料，並進行即時的探索式分析。這對後端的資料...
哈囉鐵人們！現在此App是一個非常出色的單機版應用～它功能豐富、體驗流暢，甚至還能離線使用。但它有一個天生的「地域限制」——那就是所有的使用者資料，如那些特別收...
昨天看到 RAG 架構，今天要更深入，看看如何建立知識庫。 我們先看這張圖來逐一拆解他的步驟：來源:Build a Retrieval Augmented Ge...
前言 歡迎來到第三天！賽程雖然才剛開始，但說實在話我已經累了:P 每次參賽前我都在心裡發誓一定要有一些存稿再來參加，結果每次參賽都是裸賽當天拚生死，怪不得當初研...
在前兩天的內容中，寫了 AI Agent 的概念以及 Semantic Kernel 的 Function Calling 機制。但隨著 AI Agent 概念...
概述 天下分久必合，合久必分。軟體世界從不缺乏閃亮的新名詞，尤其在微服務與雲原生逐漸成為主流的這些年，可觀測性（Observability） 和 分佈式追蹤（...
昨天我們提到 LLM 有三個限制：資料過時、資料來源有限，以及容易產生幻覺。今天要介紹的 RAG（Retrieval-Augmented Generation）...
在聊到 AI Agent 的核心能力時，「Function Calling（功能調用）」幾乎是繞不開的一塊。這個機制讓大型語言模型（LLM）不再只是個文字生成器...
概述 多年來，IT 監控以各種方式被應用和部署。其核心目的是收集有關不只是 IT 基礎設施以及雲原生服務的硬體和軟體運作指標，確保所有關鍵功能都能順利運作，進...
在第一天，我想先從基礎先談起。大家可能都聽過生成式 AI 像是 （ChatGPT），有時候使用完他可能也是在「亂編答案」，不見得能夠一步到位就生成你想要的問題，...
2025鐵人賽Day 1 前言 各位好！我是Danny！終於又再次來到鐵人賽了，原本去年就有打算繼續參賽，但眾多因素混在一起導致根本沒有心力參加，絕對不是我當時...
這幾年來，生成式 AI 的應用一路從產出文字、圖片，逐步進化到「做事」的 AI Agent。這個發展過程真的很有趣，AI 從「會聊天的模型」變成「會幫你做事的助...
前言 2025 年可以說是 LLM 應用真正大放異彩的一年。原因在於，LLM 的使用場景早已不再侷限於像 ChatGPT 這樣的網頁聊天視窗，如今它已經延伸到...
歡迎來到本系列 歡迎來到 「Notion 遇上 LLM：30 天打造我的 AI 知識管理系統」。在接下來的一個月裡，我會帶你一步步實作，從需求分析、系統架構設計...
HI！大家好，我是 Shammi 😊 在昨天開發的時候，AI 對話機器人已經學會了「查閱」知識庫，能夠從海量資訊中精準地找出最相關的 SDGs 內容。 BUT！...
當 LLM 可以快速協助開發API 後，接著又想打它的主意:幫忙AI化系統。早期是逐步將繁雜的系統"API化"，但現在可能要朝系統&quo...
前陣子透過 chatgpt 語音對話功能，發現可以使用台語對話 (台語語音輸入 -> 台語語音輸出)。 若想在本地端搭建模型實現，想請教有沒有開源的模型可...
以下是 OWASP 在 2024 年 11 月提出的 2025 版針對大型語言模型（LLM）應用的十大主要安全風險 1. 提示注入攻擊 (Prompt Inj...
前面介紹的方法又是擴增一堆訓練數據集，又是 ensemble 一堆不同架構、不同訓練方法的模型，真的心滿累的。 所以，今天要跟大家分享的是本次賽題第八名的作法，...
今天來學習一下第一名和第三名包山包海的 ensemble 大法。 🥇1st Solution 第一名的解法不愧是第一名，他們真的花好多 effort 在解這個賽...
我很喜歡今天介紹的第二名的 solution，在研究的時候有一種 「啊哈moment」的快樂。 昨天我們分享將文章轉成 TF-IDF 向量後送進 Logisti...
標題提到一堆技術名詞...別擔心，今天都會串起來，像一個偵探故事一樣，每種技術都是線索，幫助我們揪出到底誰找 AI 當槍手。👀 前言 昨天我們聊到僅用「錯字率」...
▋在Dify設定模型 昨天在Dify上已經初步認識了各個頁面的功能，但如果實際嘗試的話，會發現還是沒辦法建立一個RAG聊天機器人，關鍵在於，我們還沒給定Dif...
自從2023年大型語言模型如ChatGPT火起來後，這些AI不僅能寫出幾乎和人一樣的文章，還開始影響學生的學習方式。雖然這讓寫作業變得簡單了，但也可能讓學生們...
前言 昨天我們介紹了第一名的作法，雖然很精彩，但是他們在前期的兩階段訓練中（可能也是最重要的一部分）耗費了對個人參賽者（非實驗室）來說巨大的算力(八張 H100...
第一名由 Numina 和 Hugging Face 的大佬們合作拿下，解決了private test set 中的 29/50 個問題，最終喜提美金 $131...
前言 今年 AI 的蓬勃發展，特別是大型語言模型 (LLM) 的興起，對運算資源的需求大幅提升。執行像 Mixtral-8x7B 等複雜模型的推論(Infer...
我們要如何利用「每次 LLM 的回覆都不一樣」這個現象，來增加產生正確答案的機率呢？今天會帶大家實際應用 self-consistency 到賽題中，並透過設計...
以前，來自世界各地的高中生每年都會參加國際數學奧林匹克競賽（IMO），解決代數、幾何和數論等領域的六個極具挑戰性的問題。今年4月，一項全新的競賽——AI數學奧...
今天會在分析眾多優秀解法後，從本次賽題的經驗，總結建立一個 RAG 系統最重要的幾個要點。 📢 作者有話要說：(10/5更新)我在 Day 20 補充第五名的多...
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