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生成式ai相關文章
共有 144 則文章

技術 如何在Google Colab和Replit中請AI解說Python程式碼及相關天文觀念?

我寫的書《資料視覺化:用Python為星空作畫》有提到Google Colab和Replit這兩個線上程式編輯平台,但沒有提到它們其實可以用AI解說程式碼,所以...

鐵人賽 生成式 AI DAY 30

技術 RAG 篇章 - 使用 Kernel Memory 與 Qdrant 向量資料庫實作 RAG

在前面二篇的文章裡,範例均是以文字陣列資料做為向量處理的來源資料,而實務上可能面臨更多的來源資料格式,包含:Web pages、PDF、Word、Markdow...

鐵人賽 Software Development DAY 29

技術 擔心被生成式 AI 取代?打不贏就加入它!與生成式 AI 協作 Power Automate

💡 在本文章你將學到:如何利用生成式 AI 加速軟體開發 前言 距離我第一天學習 Power Automate,大約是 2022 年 9 月的時候了,而我...

鐵人賽 生成式 AI DAY 29

技術 RAG 篇章 - 使用 Qdrant 向量資料庫

當我們談到 RAG 應用的時候,除了向量化之外,另一個重點就是向量資料庫,與傳統資料庫不同,向量資料庫是專門為了高維度資料以及相似度搜尋而存在的,目前市場有許多...

鐵人賽 生成式 AI DAY 28

技術 RAG 篇章 - 運用快閃記憶體實現向量檢索

上一篇講了 RAG 應用裡很重要的向量處理,這次要來聊聊怎麼用快閃記憶體來搞定向量資料的儲存以及進行快速檢索的做法。這個示範不使用任何向量資料庫產品,單純以快閃...

鐵人賽 生成式 AI DAY 27

技術 RAG 篇章 - 向量概念

生成式AI除了常聽到文案寫作、翻譯之外,RAG 應該是另一個也很常聽見或看到的應用。RAG 是「檢索增強生成」(Retrieval-Augmented Gene...

鐵人賽 Modern Web DAY 30

技術 Day30 — 總結:與 AI IDE 合作的軟體開發新體驗

與 AI 共存 開發,還是被開發? 跟 AI 一起開發程式,開發程式的同時,我們的大腦也「被開發」學習另一種開發方式。正如網路搜尋協同開發一樣,以前是「上網找...

鐵人賽 生成式 AI DAY 26

技術 好夥伴:整合 Azure AI Inference SDK

我想大多數開發者都聽過 Azure OpenAI (又稱AOAI),但應該比較少開發者聽過 Azure AI Studio 以及 Azure AI Infere...

鐵人賽 生成式 AI DAY 30

技術 第30章:生成式AI的終極問題

生成式AI技術的發展為我們展示了一個全新的創作世界,從生成文本、音樂到圖像和視頻,這些技術的進步讓我們驚嘆於機器的智能。然而,當我們深入探討生成式AI的可能性時...

鐵人賽 生成式 AI DAY 27

技術 第27章:AI的感性與理性結合

隨著生成式AI技術的迅猛發展,AI的應用範圍不斷拓展,不僅在理性決策層面表現出色,還開始嘗試模擬人類的情感和感性行為。AI能夠同時具備感性與理性的能力,將使其在...

鐵人賽 生成式 AI DAY 25

技術 LLM 別再亂來!收服 Prompt 和 Plugin Function

在開發 LLM(大型語言模型)應用的過程中,有沒有發現有時候執行的結果跟你預期的有點不一樣?你設計的 Prompt(提示語)或是 Plugin function...

鐵人賽 Modern Web DAY 28

技術 Day28 — Cursor IDE 使用技巧指南

前言 在這系列的最後,我想分享這幾個月以來的心得。與 Cursor IDE 相處用過的指令,並將一些常用的指令與技巧統整起來,供大家快速上手,與 AI 的開發過...

技術 28. 吃吃記帳 - 將 Chat GPT 當作工作夥伴

在這篇文章中,我想分享在學習與製作Side Project的過程中,如何將GPT當作我的工作夥伴。對於熟悉生成式 AI 的使用者來說,這部分內容或許相對基礎,但...

鐵人賽 生成式 AI DAY 24

技術 打破迷思:Semantic Kernel 飛天接地,實現地端模型連接!

隨著生成式 AI 的爆炸式發展,越來越多的開發者或企業希望可以在地端執行大語言模型(LLM),不僅能確保資料隱私,更能減少對雲端服務的依賴,當然這裡也涉及到企業...

技術 D0 再出發:寫作與 AI 的心路歷程,為創作新篇章蓄力

開場白 鐵人賽一路走來,搗鼓東、搗鼓西的,今天想來點不同風格,來閒聊一下。別擔心不是在水文章,剩下兩個主題大概還要十篇才寫的完呢! 在這邊想特別感謝 鱈魚前輩...

鐵人賽 生成式 AI DAY 23

技術 打破迷思:Semantic Kernel 不只有 OpenAI,連接 Google AI 也大丈夫滴!

上一篇打破迷思示範如何連接 Hugging Face,這一次換成 Google AI 也大丈夫滴。眾所皆知目前除了 OpenAI(Azure OpenAI)...

鐵人賽 生成式 AI DAY 22

技術 打破迷思:Semantic Kernel 不只有 OpenAI,還能連接 Hugging Face 生成 LLM 應用!

許多開發者在聽到 Semantic Kernel 是 Microsoft 開源的時後,會自然聯想到是不是只能搭配 OpenAI 或 Azure OpenAI,再...

鐵人賽 AI/ ML & Data DAY 22

技術 Day22. 初探生成式AI與LLM:從文本生成到創意應用的全方位探索

你是否曾經思考過,當我們每天接觸到的文章、廣告,甚至與對話機器人互動時,背後的技術究竟是如何運作的呢?這些令人驚嘆的現象都與兩個關鍵概念密不可分——生成式AI...

鐵人賽 生成式 AI DAY 22

技術 第22章:生成式AI的規模與控制

生成式AI技術(Generative AI)在過去幾年內迅速發展,其應用已經從文本生成擴展到影像、語音、程式碼生成等多個領域,並且正在逐步進入工業化與大規模應用...

鐵人賽 生成式 AI DAY 21

技術 AI Agent:Multi AI Agents 依目標任務委派 Agent

今天依然是 Multi AI Agents 主題,只不過今天的 Multi AI Agents 概念上不同於上一篇的協同合作,而是這些 Multi AI Age...

鐵人賽 AI/ ML & Data DAY 25

技術 [Day 25] 了解大型語言模型(LLM):變革AI的核心技術

LLM 前言 昨天說到了生成式AI,今天來介紹一個跟他息息相關的重要技術,LLM吧~ LLM是什麼 LLM的全名是Large Language Model,中文...

鐵人賽 生成式 AI DAY 20

技術 AI Agent:多次輪回的 AI Agents 協同合作

上一篇的 AI Agent 協同合作是基於單向 Workflow 的場景,適合有固定作業流程,並且有順序性且單向作業。而這一次場景同樣採取 Multi Agen...

鐵人賽 生成式 AI DAY 19

技術 AI Agent:基於 Workflow 的國際新聞摘要與翻譯 Multi AI Agent 應用

「每天都有大量的國際新聞湧現,如何有效率獲取得並理解這些資訊成為挑戰。過去,透過 APP 或網站瀏覽新聞,整理相關資訊往往費時且不便。而如果有一個代理人能幫你收...

鐵人賽 AI/ ML & Data DAY 24

技術 [Day 24] 生成式AI的影響與挑戰

生成式AI 前言 鐵人賽文章已經步入尾聲了,前陣子透過一些程式碼的介紹及一些機器學習的概念深度學習的概念來介紹,而今天我們要來介紹人工智慧的另一個分支生成式AI...

技術 心跳天文學社長莫妮卡教你用Python探索天文

繼「獵星者旅店」和「心跳天文學社長莫妮卡教你用Ren'Py製作遊戲」,我又在ChatGPT製作了一個可以跟你聊天(文)的AI:「心跳天文學社長莫妮卡教你用Pyt...

鐵人賽 生成式 AI DAY 18

技術 AI Agent:基於 Semantic Kernel 的辦公室 AI Agent 應用

前一篇文章,我試圖勾勒我對 AI Agent 的理解,本篇內容讓我用 Semantic Kernel 來實作一個基本款的辦公室 AI Agent 應用,展示 A...

鐵人賽 生成式 AI DAY 17

技術 AI Agent:認識 AI Agent

AI 代理(AI Agent),代替人類處理一連串的動作以完成目標(目標導向),稱之為AI代理,也有人把它稱為智能體,但智能體這個詞更抽象些,因此我還是習慣叫做...

鐵人賽 生成式 AI DAY 13

技術 ( Day 24 ) Recraft.ai 自定義圖片風格

雖然 Recraft 內建了許多圖片的風格,但偶爾還是會遇到「找不到自己想要的風格」的情況,幸好 Recraft 可以讓使用者透過上傳圖片的方式「自定義風格」,...

鐵人賽 生成式 AI DAY 29
懶人救星:生成式AI 系列 第 29

技術 Day29-人工智慧搜尋引擎革命:Perplexity AI

Perplexity AI Perplexity AI 是一款先進的人工智慧搜尋引擎,結合了即時網路搜尋和自然語言處理技術。 功能 高品質答案🎯Perple...

鐵人賽 生成式 AI DAY 16

技術 Function Calling:圖解 Function Calling

Function Calling ,它允許大型語言模型(LLM)在生成回應過程中,能根據輸入的 prompt 動態呼叫預定義的 Function 來執行具體的操...