此為《AI Agent 深入研究》系列的第一篇。 我們接下來的內容會在這裏優先發佈： ChatGPT 落地研究 | Ted，歡迎訂閱。 ChatGPT 一推出...
此為我 2023 年大型語言模型學習經驗的總結。 我們接下來的內容會在這裏優先發佈： ChatGPT 落地研究 | Ted，歡迎訂閱。 前言 隨著年終的到來，...
此為《ChatGPT GPTs 開發入門》系列的第三篇。 我們接下來的內容會在這裏優先發佈： ChatGPT 落地研究 | Ted，歡迎訂閱。 前言 終於來到了...
此為《GPT-4V 微軟評測報告 》第十章實測 前言 終於來到了本系列的最後一章。實際上，我們本篇的第一個實驗，也就是第九章的內容。然而，為了更好地整合篇幅，我...
此為《GPT-4V 微軟評測報告 》第九章實測下篇 前言 本文是 GPT-4V 微軟評測報告 第九章的第二篇分享，我們深入探討了可用於影像管理與影像生成的眾多應...
此為《GPT-4V 微軟評測報告 》第九章實測上篇 前言 不得不說，這一個章節真是 【GPT-4V 微軟評測報告】 中精華中的精華。前面幾個章節在實驗的，都可以...
此為《GPT-4V 微軟評測報告 》第七、第八章實測 前言 GPT-4V 的微軟評測報告中，第七和第八章的評測內容是關鍵。它涵蓋了GPT-4V作為“機器中的人”...
此為《GPT-4V 微軟評測報告 》第五、第六章實測 前言 隨著 GPT-4V 模型成功地將圖像理解與文字能力緊密結合，我們如何與它進行更有效的互動成為了一個待...
此為《GPT-4V 微軟評測報告 》第四章實測 前言 今天我將與大家分享《GPT-4V 微軟評測報告》的第四章實測。這一章的內容不僅豐富，更是相當精彩。若大家的...
介紹 pandas-ai 是一個開源套件，能夠讓使用者用 Prompt 的方式請 LLM 幫忙分析 DataFrame (等價於excel) 裡面的數據。 使用...
前言 前一篇提到 Semantic Kernel對於OpenAI Chat Completions封裝了一些方法，可以幫助開發人員快速的使用以對話為模式的Cha...
前言 有使用過OpenAI或Azure OpenAI平台的開發者，對於Chat Completions API應該不陌生，Chat Completions AP...
沒有想到剛寫完 IT 邦幫忙的「鐵人賽」後，OpenAI 就馬上有重大消息，也讓我找到下一個寫作目標啦~ 而今天這一篇追加的文章，要跟大家介紹的，首先，就是十月...
簡介 上篇使用Laravel+Render+Line Bot，確認可以從使用者端取得輸入並回傳由於這裡不使用DB(用DB就有更多應用)，所以為了讓Bot更加豐富...
前言 Semantic Kernel 提供給了我們一個開發LLM應用的pattern，經過前面的文章內容可以發現到本質上的關鍵還是Prompt，然而，在實際開發...
〔Power Automate X Microsoft 365－雲端時代的超效率工作術〕 今天我們進入 Azure 認知服務的第三個部分，雖說是第三個部分，但其...
前言 前面的文章陸續介紹了Semantic Kernel的核心組成，kernel、plugins、connector、Memory，接下來本篇要來介紹最後一個組...
前言 一如先前所提，本週迎來Semantic Kernel v1.0.0 Beta1，做為v1.0.0的暖身，當然從preview到v1.0.0不意外的有些破壞...
前言 本篇要來介紹在Semantic Kernel裡，如果要依序執行多個semantic function並且共享上下文，該如何進行？這樣的需求會滿常見的，舉例...
前言 本篇來談談最多人關心的如何在ChatGPT模型中引用企業私有知識庫，目前最常見的做法不外乎是微調(fine-tuning)或embeddings的使用。本...
前言 在連續談了幾篇有關Plugins的使用之後，本篇要暫時脫離Plugins，進入下一個Semantic Kernel組成，稱為Connector連接器。...
前言 Semantic Kernel做為一個SDK，除了提供一個標準化的開發模式之外，也針對一些常用功能提供內建已標準化的Plugins，這些Plugins稱為...
前言 到目前為所寫的Native Function都是只有一個參數的，但現實場景中多個參數的運用是很常見的需求，本篇內容就來介紹如何建立與使用多參數的Nativ...
前言 前面二篇談論如何建立與使用 semantic functions，接下來要談的就是Plugins的另一種function型態 - native funct...
在前面第 28 天和第 29 天的分享裡，我們將「選擇影片」和「生成學習策略」的功能，逐一整合到單一的路由處理函式中，打下了建構聊天機器人的基礎。而今天，我們將...
前言 在前一篇文章中，探討了Semantic Functions的Inline寫法，透過Prompt Engineering的概念，展現了LLM模型的能力。然而...
昨天我們實驗完了使用 colab 設定 openai 的 whisper，今天就要開始設定一整套的流程。 Flow 我們的流程將分為兩個部分： 爬蟲部分：從...
當機器人收到影片作為學習內容時，它會自動進入所設置的學習模式。在這學習模式中，我們為使用者提供了四大策略來加強學習體驗：透過影片內容進行摘要學習、影片詞彙學習、...
前言 前一篇我們認識了Plugins以及它在Semantic Kernel裡的作用，本篇就開始動手來打造Plugins，首先來看的semantic functi...
在這個數位資訊爆發的時代，誰能掌握資訊，就如同在淘金潮中掌握金礦的勝利者一般，在這數位巨山中挖出有價值的資料。 在目前的聲音應用浪潮中，有能力將將聲音數據轉換...
Ted Chen
Ian
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試驗所長
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