資料科學家之路
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歡迎來到「資料科學家之路」，一個專為資料科學家和資料科學愛好者設計的專欄。在這裡，我們將探討資料科學的各個方面，從基礎的數據分析和機器學習技術，到如何應用這些技術解決實際問題。讓我們一起走上這條充滿挑戰和機會的「資料科學家之路」。
本文章探討了 RAG（Retrieval-Augmented Generation）技術在智能客服領域的應用及其優勢。RAG 通過結合檢索與生成的特性，能夠顯著提高回答的準確性與靈活性。與傳統智能客服系統及純生成式 AI 相比，RAG 能更有效地理解用戶問題，並生成自然流暢的回應，改善用戶體驗。
本文章探討了 RAG（Retrieval-Augmented Generation）技術在智能客服領域的應用及其優勢。RAG 通過結合檢索與生成的特性，能夠顯著提高回答的準確性與靈活性。與傳統智能客服系統及純生成式 AI 相比，RAG 能更有效地理解用戶問題，並生成自然流暢的回應，改善用戶體驗。
前言
前幾篇分享了 IBM Watsonx.ai 平台，以及在平台上使用 LLM 完成客戶體驗分析、與LLM串連處理較複雜的問題。在這一篇中，我們想來嘗試使用檢索增強生成（RAG）的技術，RAG 通過整合外部數據來增強基礎模型的回答能力，這不僅能解決模型訓練數據的局限性問題，還可以提供更精準和相關
前言
前幾篇分享了 IBM Watsonx.ai 平台，以及在平台上使用 LLM 完成客戶體驗分析、與LLM串連處理較複雜的問題。在這一篇中，我們想來嘗試使用檢索增強生成（RAG）的技術，RAG 通過整合外部數據來增強基礎模型的回答能力，這不僅能解決模型訓練數據的局限性問題，還可以提供更精準和相關
前言
在先前的文章中，我們探討了 IBM Watsonx 在客戶滿意度分析中的應用。今天，我們將利用 Google 的兩款大型語言模型（LLM）— flan-ul2 和 flan-t5-xxl，展示它們如何串聯起來生成關於特定主題的隨機問題和回答。
在這篇文章中，將使用 SimpleSequen
前言
在先前的文章中，我們探討了 IBM Watsonx 在客戶滿意度分析中的應用。今天，我們將利用 Google 的兩款大型語言模型（LLM）— flan-ul2 和 flan-t5-xxl，展示它們如何串聯起來生成關於特定主題的隨機問題和回答。
在這篇文章中，將使用 SimpleSequen
前言
在上一篇文章中，分享了第一次使用 IBM Watsonx 的經歷，以及我對 Prompt lab 功能的初步探索。繼續這個話題，本文將探討 Watsonx 平台對 Python SDK 的支持，以及實作幾個 LLM 的應用，這一特性為開發者提供了極大的便利，使得在此平台上進行開發和應用大型語
前言
在上一篇文章中，分享了第一次使用 IBM Watsonx 的經歷，以及我對 Prompt lab 功能的初步探索。繼續這個話題，本文將探討 Watsonx 平台對 Python SDK 的支持，以及實作幾個 LLM 的應用，這一特性為開發者提供了極大的便利，使得在此平台上進行開發和應用大型語
前言
在這個迅速變化的技術世界裡，AI 已成為推動創新和效率的主要動力之一，最近很幸運得參加了IBM Watsonx 的 workshop，對我來說是一個很好的機會認識企業對於快速導入AI和整合AI應用的平台。IBM Watson 作為AI領域的先驅之一，長久以來一直在智慧型系統和認知計算方面處於
前言
在這個迅速變化的技術世界裡，AI 已成為推動創新和效率的主要動力之一，最近很幸運得參加了IBM Watsonx 的 workshop，對我來說是一個很好的機會認識企業對於快速導入AI和整合AI應用的平台。IBM Watson 作為AI領域的先驅之一，長久以來一直在智慧型系統和認知計算方面處於
本文章探討了 RAG（Retrieval-Augmented Generation）技術在智能客服領域的應用及其優勢。RAG 通過結合檢索與生成的特性，能夠顯著提高回答的準確性與靈活性。與傳統智能客服系統及純生成式 AI 相比，RAG 能更有效地理解用戶問題，並生成自然流暢的回應，改善用戶體驗。
本文章探討了 RAG（Retrieval-Augmented Generation）技術在智能客服領域的應用及其優勢。RAG 通過結合檢索與生成的特性，能夠顯著提高回答的準確性與靈活性。與傳統智能客服系統及純生成式 AI 相比，RAG 能更有效地理解用戶問題，並生成自然流暢的回應，改善用戶體驗。
前言
前幾篇分享了 IBM Watsonx.ai 平台，以及在平台上使用 LLM 完成客戶體驗分析、與LLM串連處理較複雜的問題。在這一篇中，我們想來嘗試使用檢索增強生成（RAG）的技術，RAG 通過整合外部數據來增強基礎模型的回答能力，這不僅能解決模型訓練數據的局限性問題，還可以提供更精準和相關
前言
前幾篇分享了 IBM Watsonx.ai 平台，以及在平台上使用 LLM 完成客戶體驗分析、與LLM串連處理較複雜的問題。在這一篇中，我們想來嘗試使用檢索增強生成（RAG）的技術，RAG 通過整合外部數據來增強基礎模型的回答能力，這不僅能解決模型訓練數據的局限性問題，還可以提供更精準和相關
前言
在先前的文章中，我們探討了 IBM Watsonx 在客戶滿意度分析中的應用。今天，我們將利用 Google 的兩款大型語言模型（LLM）— flan-ul2 和 flan-t5-xxl，展示它們如何串聯起來生成關於特定主題的隨機問題和回答。
在這篇文章中，將使用 SimpleSequen
前言
在先前的文章中，我們探討了 IBM Watsonx 在客戶滿意度分析中的應用。今天，我們將利用 Google 的兩款大型語言模型（LLM）— flan-ul2 和 flan-t5-xxl，展示它們如何串聯起來生成關於特定主題的隨機問題和回答。
在這篇文章中，將使用 SimpleSequen
前言
在上一篇文章中，分享了第一次使用 IBM Watsonx 的經歷，以及我對 Prompt lab 功能的初步探索。繼續這個話題，本文將探討 Watsonx 平台對 Python SDK 的支持，以及實作幾個 LLM 的應用，這一特性為開發者提供了極大的便利，使得在此平台上進行開發和應用大型語
前言
在上一篇文章中，分享了第一次使用 IBM Watsonx 的經歷，以及我對 Prompt lab 功能的初步探索。繼續這個話題，本文將探討 Watsonx 平台對 Python SDK 的支持，以及實作幾個 LLM 的應用，這一特性為開發者提供了極大的便利，使得在此平台上進行開發和應用大型語
前言
在這個迅速變化的技術世界裡，AI 已成為推動創新和效率的主要動力之一，最近很幸運得參加了IBM Watsonx 的 workshop，對我來說是一個很好的機會認識企業對於快速導入AI和整合AI應用的平台。IBM Watson 作為AI領域的先驅之一，長久以來一直在智慧型系統和認知計算方面處於
前言
在這個迅速變化的技術世界裡，AI 已成為推動創新和效率的主要動力之一，最近很幸運得參加了IBM Watsonx 的 workshop，對我來說是一個很好的機會認識企業對於快速導入AI和整合AI應用的平台。IBM Watson 作為AI領域的先驅之一，長久以來一直在智慧型系統和認知計算方面處於