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AI & Data

從RAG到EmoRAG:讓AI真正聽懂你的心聲 系列

還記得那個深夜,你正在vibe coding的時候,ChatGPT突然把你精心調試的核心函數給「優化」了嗎?還記得你明明跟它說過「不要動這段程式碼」,結果下一回合它又犯同樣的錯誤嗎?如果你曾經對著螢幕咬牙切齒,心想「為什麼這些AI就是不懂我的意思?」——恭喜你,你並不孤單。

這些令人抓狂的時刻,其實正是我們開始這趟30天學習旅程的起點。
文章架構如下:
1.RAG基礎與檢索技術入門
2.向量化與語意檢索
3.生成式模型與RAG整合
4.進階RAG技術與優化
5.實際應用與部署

參賽天數 22 天 | 共 26 篇文章 | 5 人訂閱 訂閱系列文 RSS系列文
DAY 1

[目錄]第1天:EmoRAG專案初始化與環境建置

筆者透過觀察身邊的人發現使用chatgpt做vibe coding上,最容易讓人暴怒的點就是ai擅自更改了不想被更改的程式碼,也不會告訴使用者,並且比較健忘,說...

2025-09-15 ‧ 由 XianYun 分享
DAY 2

[文字情緒辨識]第2天:文字預處理與基礎情緒辨識

文本預處理是指對原始文本資料進行清理和轉換,使其更適合進一步的分析與建模。它主要包括去除雜訊、標準化格式、分詞、詞性標註、去除停用詞、詞幹提取與詞形還原等步驟,...

2025-09-16 ‧ 由 XianYun 分享
DAY 3

[文字情緒辨識]第3天:關鍵字檢索實作與情緒標籤

語言模型會將單詞依據詞意、關聯性、頻率轉換成數字特徵的形式,這種轉換方式有分三種,一種是傳統機器學習使用的方式,使用規則與統計做one-hot編碼方式,又稱關鍵...

2025-09-17 ‧ 由 XianYun 分享
DAY 4

[文字情緒辨識]第4天:向量檢索與情緒嵌入

什麼是向量檢索? 向量檢索是現代RAG系統的核心技術之一。簡單來說,就是將文本轉換為高維向量表示,然後透過計算向量之間的相似度來找到最相關的文檔。 傳統的關鍵字...

2025-09-18 ‧ 由 XianYun 分享
DAY 5

[文字情緒辨識]第5天:混合檢索與情緒加權

混合檢索結合了關鍵字檢索、向量檢索和Rerank的優勢,透過動態加權機制實現最佳檢索效果。情緒加權則進一步考慮了文本的情緒狀態,為檢索結果賦予情緒相關的權重 。...

2025-09-19 ‧ 由 XianYun 分享
DAY 6

[文字情緒辨識]第6天:LangGraph基礎與EmoRAG Graph設計

LangGraph和LangChain的比較 適用場景分析 LangChain 的優勢場景 快速原型開發和概念驗證 線性或簡單分支的工作流程 文件摘要、翻譯或...

2025-09-20 ‧ 由 XianYun 分享
DAY 7

[文字情緒辨識]第7天:文字EmoRAG基礎測試與評估

什麼是情緒分類常用的準確率指標 情緒分類常用的準確率指標有以下幾種,分別從不同角度量化模型的分類效能,是學術與實務分析必備。 主要指標定義 準確率(Accu...

2025-09-21 ‧ 由 XianYun 分享
DAY 8

[圖像情緒辨識]第8天:OpenCV與DeepFace圖像情緒辨識(上)

前言: 在做情緒人臉辨識(Landmark detection)這塊,現有的人臉識別API有分成Dlib、FaceNet或DeepFace。在這裡想用可以載入多...

2025-09-22 ‧ 由 XianYun 分享
DAY 9

[圖像情緒辨識]第9天:OpenCV與DeepFace圖像情緒辨識(下)

圖片來源:https://zhuanlan.zhihu.com/p/161828142 前言 昨天我們看了Deepface的模型特色--對齊機制 和網路結構,我...

2025-09-23 ‧ 由 XianYun 分享
DAY 10

[圖像情緒辨識]第10天:DeepFace特徵提取、嵌入、檢索

前言: 我們已經擁有一份人臉圖片資料集、訓練好的Deepface模型,我們要怎麼將圖像特徵取出並做嵌入呢? DeepFace特徵提取方法 使用represent...

2025-09-24 ‧ 由 XianYun 分享