鐵人檔案
這個系統主要的目的以用建立一個自已的 AI 學習工具人，來理解整個 AI Application 開發，與目前整個 AI 發展體系 ~
上一篇文章理解了 RAG 的基本概念後，接下來我們將以字幕檔實作 AI 課程問答這個題目，來深入理解整個 RAG 的流程與細節。 然後我們這篇文章主要先以最基...
上一篇文章中，我們用最簡單的 Native RAG 來實作出這個功能以後，接下來我們將來幫他升級一下。 根據之前這張圖，我們事實上可以知道 Native RA...
上一篇文章中，我們大概知道了 Pre-Retrieval 的方向，也嘗試的實作以後，接下我們將要進行Post-Retrieval 。 🚀 Post-Retr...
在上一篇文中，我們有從這篇論文中有提到兩種 RAG Post-Retrieval 的主要方向分別為 : Reranking Context Compress...
接下來我們將要討論 AI Observability 的其中一個很重要的主軸，那就是 Evaluation，有好的方法，我們才能讓我們的 AI Applica...
上一篇文章我們談論完 Evaluation 中的評估方式以後，接下來我們將要談論 : 評估指標 然後還記得我們前一篇文章在建立 Evaluator 時看到...
上一篇文章中，我們已經學會評估的方式後，接下來我們要來談 Experiments，然後主要的目的是 : 系統性的來比較你所設計的 AI Applicatio...
本來是想要寫針對整個 AI 工具人進行的評估，發現範圍有點太大了，好像不是在剩下的天數可以寫完的東西，所以這裡縮小以下範圍，只用來評估我們在以下幾天實作的的功...
前面談了那麼多 AI Application 開發相關的東西，最後我們就來談談要如何選擇 AI Model 呢 ? 🚀 考慮點 1: 你們公司體系 主要就是考...
這三十天的主題事實上用這個會比較適合 : Junior AI Application Engineer 的學習指南 - 透過實作 AI 學習工具人 這三十天...
