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生成式 AI

nutc_imac_Agent拼裝車 系列

本次文章已「Agent拼裝車」為核心,集結了個大Agent開發的內容。

鐵人鍊成 | 共 30 篇文章 | 1 人訂閱 訂閱系列文 RSS系列文
DAY 21

Day 21 從 Spring 框架:走向 AI 時代的 Spring AI 生態系

Spring AI 生態系 一、「Spring」是甚麼? 如果你是 Java 開發者,那你幾乎一定用過 Spring Framework。 自 2002 年問世...

2025-10-05 ‧ 由 chocolee 分享
DAY 22

Day 22 Spring AI : 打造你的第一個 AI 聊天服務

一、Spring AI 的核心概念 Spring AI 的設計理念非常簡單: 讓 AI 模型的使用方式,和你在 Spring 裡使用 JdbcTemplate...

2025-10-06 ‧ 由 chocolee 分享
DAY 23

Day23 Spring AI 整合本地模型:Ollama 實戰篇

延續前一篇《Spring AI 核心組件與設計理念》, 今天我們不再依賴雲端 API,而是在 本機端運行 AI 模型! 一、什麼是 Ollama(前面雖然...

2025-10-07 ‧ 由 chocolee 分享
DAY 24

Day24 RAG 實戰篇 (一):認識 Retrieval-Augmented Generation

「AI 模型知道的,不一定是你想要的。」 這句話完美說明了為什麼 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 會成為 2024 年...

2025-10-08 ‧ 由 chocolee 分享
DAY 25

Day25|RAG 實戰篇 (二):啟動 Qdrant 並建立 Collection

在 Day24 我們認識了 RAG 的概念與流程, 今天我們正式進入實作, 先從最基礎但最重要的一步開始: 啟動 Qdrant 並建立自己的向量資料庫 Col...

2025-10-09 ‧ 由 chocolee 分享
DAY 26

Day26|RAG 實戰篇 (三):使用 Ollama 生成 Embedding 並存入 Qdrant

在 Day25,我們成功啟動了 Qdrant,並能建立與刪除 Collection。 今天,我們要讓這個資料庫「學會記住文字」。 我們將整合 Ollama +...

2025-10-10 ‧ 由 chocolee 分享
DAY 27

Day27|RAG 實戰篇 (四):文件上傳與文字擷取(OCR + PDF Parsing)

在 Day26,我們學會了如何將使用者輸入的文字轉成 Embedding 並存入 Qdrant。 今天,我們要讓 RAG 系統更進一步:「讓它自己讀懂文件」。...

2025-10-11 ‧ 由 chocolee 分享
DAY 28

Day28|RAG 實戰篇 (四):從文件到對話 — 檔案上傳與 ChatBot 問答

今天,我們要讓整個 RAG 系統「活起來」: 讓它能上傳檔案、理解內容、儲存成知識, 並最終用 ChatBot 回答問題! 一、功能簡介 這一篇的目標是讓...

2025-10-12 ‧ 由 chocolee 分享
DAY 29

Day29|Spring AI MCP 實戰篇:打造自己的 AI 工具伺服器(MCP Server)

到目前為止,我們已經學會了如何透過 RAG 讓 AI 理解與回答。 今天,我們將邁入更高階的整合主題 —— 讓 AI 不只是「會說」,還能「會做」! 這篇我們...

2025-10-13 ‧ 由 chocolee 分享
DAY 30

Day30|最後一天我有話想說

30 天前,我只是想讓 AI 「幫我做事」。 但當我真正開始動手寫下第一行程式時, 我發現這條路不只是技術堆疊, 而是一場「讓系統學會思考」的旅程。 一、...

2025-10-14 ‧ 由 chocolee 分享