鐵人檔案
畢業前結果找到了實習是政府計劃 - T大使，幫助企業數位轉型也可以提供新鮮人一個學習、了解企業文化、實作的機會。我想要透過這個機會將我從 0 接觸生成式 AI 到完成專案的過程紀錄起來，並且加深加強我對這個領域的技術和理解，也希望透過這樣的活動跟各位大神們做學習交流。
前情提要 不知不覺已經 10 天過去了，過去 10 天使用了很多 No code 的 AI 工具或平台，像是 ollama、Azure Speech Studi...
前情提要 上一篇分享了三個用 API 呼叫的 LLMs，那除了單純的跟 AI 溝通，如果要串接其他 AI 工具或功能，像是 Memory、Retrieve 甚至...
前情提要 上一篇文章我們了解了是如何透過 LangChain 來使用語言模型，分享了三個語言模型分別是 Gemini、GPT-4o、台智雲的 FFM-Llama...
前情提要 上一篇文章了解了 LangChain 基本的 Chain。那我想要 Chain 更多的東西，或者是自己客製化的東西然後跟 LLM Chain 在一起，...
前情提要 上一篇文章我們看了 LCEL 的運作邏輯，也看了 Runnable 如何使用，還看了自定義 Runnable 函數的方式。那今天的實作就是要自定義 R...
前情提要 昨天我們實作自定義的函數透過 LCEL 成功開啟一個 AI 根據我們需求所寫出的網頁，也實作了幾個 LangChain 的 Runnable 元素。那...
前情提要 上一篇實作了如何使用 Embedding Model，然後將轉換成 Embeddings 的句子做相似度的比對，透過這樣的方式找到我們要的結果。 Re...
前情提要 上一篇文章實作了簡單的 Retriever，那如果資料量越來越越多，或者是我的檔案是一個 PDF 檔的話，解析完的內容一多不可能存放在記憶體，所以有了...
前情提要 上一篇文章實作了 Qdrant 向量資料庫，因為他免費加上可以本地假設的性質讓我選擇使用他。那今天就要來將 Embedding Model、Retri...
前情提要 上一篇文章實作了 RAG 的實作，我們從資料庫檢索提示的資料給 AI，讓 AI 回答正確的內容。那接下來要再繼續看一個技術，就是 Memory 功能啦...