iT邦幫忙

鐵人檔案

2025 iThome 鐵人賽
回列表
生成式 AI

一塊一塊拼湊的 AI 樂高世界之旅 系列

「一塊一塊拼湊的 AI 樂高世界之旅」
就像在玩樂高一樣,我們會陪你用三十天的時間,一步一步把 AI 世界拼起來。前十天先從 Python 基礎開始,打好地基;接著十天深入 RAG 的進階應用,讓 AI 能夠更聰明地查資料;最後十天,我們會帶你把 MCP 串接到現有系統裡,真的把 AI 作品完成並落地。這段旅程會像拼積木一樣,從小小的磚塊,慢慢拼出屬於你自己的 AI 世界。

參賽天數 14 天 | 共 23 篇文章 | 0 人訂閱 訂閱系列文 RSS系列文
DAY 11

Day11: 什麼是 LLM

大語言模型(Large Language Model 或者LLM)是一種人工智慧模型,它的主要功能是「理解文字並生成文字」。你可以把它想像成一個超大型的「文字自...

DAY 12

[Day 12] LLM Runtime 選擇?目標明確!!

前一天介紹了有關 LLM 的相關背景知識,再來我們還需要選擇一個合適運行 LLM 的平台,並且順利的使用它。 以下來介紹兩個目前最常用的框架: Pytorch...

DAY 13

[Day 13] 對!就是在說你 Ollama!

首先先來到 Ollama Github 頁面,並且根據作業系統選擇對應的安裝方式 這邊以 Linux 為範例! 輸入這行指令 -> curl -fsSL...

DAY 14

[Day 14] RAG 前前處理 - 介紹 RAG & Embedding

想像你在考試。 LLM 就像是一個「很會考試的學生」,他腦袋裡記了很多書本知識,但這些知識只到他讀書的那一天。如果考題問到新出的資訊(例如最新的新聞、產品或研究...

DAY 14

[Day 15] Rag 前處理 - 文件處理

在建構 RAG (Retrieval-Augmented Generation) 系統前,最關鍵的步驟之一就是 從文件中擷取文字。這個過程通常稱為 文件截取 (...

DAY 14

[Day 16] 互動框架的選擇 Gradio

簡介 Gradio 是一個開源的 Python 函式庫,於 2019 年發布了 Gradio 的第一個版本,並在 2021 年 12 月被 HuggingFac...

DAY 14

[Day 17] Buildings & Layout

前一天講了 Gradio 的身世以及簡單的用法,所以今天來講 Gradio 有哪些元件,以及這些元件可以怎麼用 那麼基本上 Gradio 分三種類型的元件,Bu...

DAY 14

[Day 18] Component

昨天天講了 Building 跟 Layout 的元件,那想必要有功能元件才能增強使用者體驗 今天來補充昨天尚未講完的主題,Component 吧! Grad...

DAY 14

[Day 19] Rag & Gradio 的協奏曲!

前言 寫到這篇不得不讚嘆 Gradio,在 Python 成為最簡單的程式語言的今天,竟然直到最近才有一個能同時撰寫簡單的程式碼就能同時架設前端與後端,真的不得...

DAY 14

[Day 20] 各個 LLM 的回覆比較

前言 今天來講一個頗為重要的議題,就是有關 LLM 的表現 之前在無預警的請況下從 Llama3.2 調整成 Gemma3,很大程度上是因為,Llama 系列一...

記憶只有五秒的海星的收藏
記憶只有五秒的海星的追蹤
記憶只有五秒的海星的Like
記憶只有五秒的海星的紀錄