身為純前端的工程師, 對於雲端一直是霧煞煞, 覺得我蓋好網站打包(build)後, 找個支援nodeJs的託管丟上去, 可以訪問就是上雲了, 學習系統設計, 參加過一些google cloud的trainning後, 又覺得知識和系統的理解對不上, 但很多問題又會卡關在文件海之中, 今年有AI的幫助, 以對話代理(類似chat bot)當實做主題, 選gcp當雲端平台, 來理解上雲的面貌與知識吧
有了day10爬蟲取得的資料後 我們要為查詢做準備, 爬蟲取得的資料格式是JSON檔, 而我們的使用情境會是針對口語問題作出回答, 我們需要把現有的資料內容向量...
背景:為什麼需要 Metadata? 目前你的查詢流程是純向量搜尋: 問題 → embedding → 找最近的 chunks 問題是:如果用戶問「前端要怎麼防...
今天會把gcr轉移到ar gcr: google container registry ar: artifact registry GCR 是舊時代的產物(已進...
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昨天我們在client 可以透過bff把訊息丟給agent 並且可以收到agent的回覆 今天我們要讓agent可以延續多輪對話, 並且把client的頁面從測...
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當採用ces agent (vertex AI agent builder)後 很多RAG要自己優化的東西 像是search metadata, session...
CES, dialogflow CX 都有提供測試的功能, 確保更版時agent可以照預期回應對話這裡就只介紹CES版本做測試的方法 參考文件 首先去到eval...
CX agent studio有幾種方法可以得到agent的對話歷史(或是說怎麼使用) 一種是在builder頁面 去到preview, 看conversati...