Top 5
本文探討在繁體中文檢索增強生成 (RAG) 應用中，「嵌入文本區塊長度」(Chunk Length) 與「重疊」(Overlap) 的設定策略。分析 1000/100 和 4000/20 兩種策略的優缺點，並針對繁體中文特性提出最佳化建議，包括使用語意分塊或句子分塊，以及根據任務類型調整區塊大小。
本文探討在繁體中文檢索增強生成 (RAG) 應用中，「嵌入文本區塊長度」(Chunk Length) 與「重疊」(Overlap) 的設定策略。分析 1000/100 和 4000/20 兩種策略的優缺點，並針對繁體中文特性提出最佳化建議，包括使用語意分塊或句子分塊，以及根據任務類型調整區塊大小。
最近被問及 Dify 和 n8n到底那兒不同? 如果還沒開始使用這兩個工具，一開始確實容易混淆，所以做個簡單的比較給大家參考。
兩者在定位與用途上有很大的不同，雖然它們都能整合各種外部資源與 API，但設計目的與應用場景差異如下：
🧠 Dify
主要用途：
用來快速構建 AI 應用（如聊
最近被問及 Dify 和 n8n到底那兒不同? 如果還沒開始使用這兩個工具，一開始確實容易混淆，所以做個簡單的比較給大家參考。
兩者在定位與用途上有很大的不同，雖然它們都能整合各種外部資源與 API，但設計目的與應用場景差異如下：
🧠 Dify
主要用途：
用來快速構建 AI 應用（如聊
這篇文章比較了三種類型的RAG工具：開箱即用的整合平臺、低程式碼/無程式碼視覺化建構工具以及為開發者設計的框架。並根據不同的需求，推薦了相應的工具，例如AnythingLLM、Dify.AI、Flowise AI以及LlamaIndex和LangChain。
這篇文章比較了三種類型的RAG工具：開箱即用的整合平臺、低程式碼/無程式碼視覺化建構工具以及為開發者設計的框架。並根據不同的需求，推薦了相應的工具，例如AnythingLLM、Dify.AI、Flowise AI以及LlamaIndex和LangChain。
本教學文章介紹如何使用Cursor AI程式碼編輯器，包含註冊、安裝、介面介紹、語言設定、快捷鍵使用教學、AI模式比較以及一個Python遊戲程式的範例。
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🧠 從符號邏輯到感知交互：Vibe Coding 時代的工程師再定義
隨著大型語言模型（LLMs）如 GPT-4、Claude、Gemini 進入實用成熟期，我們迎來的不僅是生產力工具的升級，更是一場 編程範式的轉移（paradigm shift）。這場轉變不只是技術演進，更是人機關係、技能定義
🧠 從符號邏輯到感知交互：Vibe Coding 時代的工程師再定義
隨著大型語言模型（LLMs）如 GPT-4、Claude、Gemini 進入實用成熟期，我們迎來的不僅是生產力工具的升級，更是一場 編程範式的轉移（paradigm shift）。這場轉變不只是技術演進，更是人機關係、技能定義
🧠 MCP（Model Context Protocol）：讓 AI 接上「世界」
由 Anthropic 推出的 MCP 是一套用來為大型語言模型（LLM）注入「即時上下文」的標準協議。它的目標很簡單：讓模型即時取得資料，而不是把所有資訊硬塞進提示詞裡。
核心功能：
即時上下文注入
你
🧠 MCP（Model Context Protocol）：讓 AI 接上「世界」
由 Anthropic 推出的 MCP 是一套用來為大型語言模型（LLM）注入「即時上下文」的標準協議。它的目標很簡單：讓模型即時取得資料，而不是把所有資訊硬塞進提示詞裡。
核心功能：
即時上下文注入
你
大型語言模型（LLMs）已透過「思維鏈（Chain-of-Thought, CoT）」提示技術大幅提升其複雜推理能力。儘管 CoT 在提升準確性方面成效顯著，但其冗長的輸出方式也帶來了高昂的計算成本與顯著的延遲。這在講求效率的真實應用場景中，往往成為導入障礙。🧠 Chain of Draft
含有成人內容
大型語言模型（LLMs）已透過「思維鏈（Chain-of-Thought, CoT）」提示技術大幅提升其複雜推理能力。儘管 CoT 在提升準確性方面成效顯著，但其冗長的輸出方式也帶來了高昂的計算成本與顯著的延遲。這在講求效率的真實應用場景中，往往成為導入障礙。🧠 Chain of Draft
含有成人內容
本文提供 LangGraph、MCP（Model Context Protocol）與 Ollama 整合的實作教學，示範如何快速構建多代理聊天機器人系統。文章涵蓋 MCP 的優缺點、與 Function Call 的比較、應用場景選擇，以及逐步的實作步驟。
本文提供 LangGraph、MCP（Model Context Protocol）與 Ollama 整合的實作教學，示範如何快速構建多代理聊天機器人系統。文章涵蓋 MCP 的優缺點、與 Function Call 的比較、應用場景選擇，以及逐步的實作步驟。
AnythingLLM 是一款簡化大型語言模型應用程式的強大工具，支援多種文件格式、多人使用和管理，並提供彈性的 LLM 和向量資料庫選擇。同時，它也提供網頁文字爬取和 YouTube 字幕擷取等功能。本文介紹Docker 架設方法，並提供設定步驟與使用範例，例如建立一個會議紀錄小祕書。
AnythingLLM 是一款簡化大型語言模型應用程式的強大工具，支援多種文件格式、多人使用和管理，並提供彈性的 LLM 和向量資料庫選擇。同時，它也提供網頁文字爬取和 YouTube 字幕擷取等功能。本文介紹Docker 架設方法，並提供設定步驟與使用範例，例如建立一個會議紀錄小祕書。
自然語言模型中，「Temperature」和「Top_p」扮演著重要的角色，它們可以影響生成的文本風格和內容的豐富度。本篇將探討這兩個概念，並提供了多個相關的範例來幫助讀者更好地理解它們的作用。無論您是開發人員還是使用者，這些設定值的調整都可能會對生成的內容產生重大影響，因此值得進行實驗和測試。
自然語言模型中，「Temperature」和「Top_p」扮演著重要的角色，它們可以影響生成的文本風格和內容的豐富度。本篇將探討這兩個概念，並提供了多個相關的範例來幫助讀者更好地理解它們的作用。無論您是開發人員還是使用者，這些設定值的調整都可能會對生成的內容產生重大影響，因此值得進行實驗和測試。
語言模型與文字表示以不同的方式來分析自然語言的詞語分佈及語意關係。本文章簡要介紹了語言模型、Word2vec、FastText、GloVe和Transformer等技術，並提供了實際的應用參考點，幫助讀者深入理解自然語言處理的技術。
語言模型與文字表示以不同的方式來分析自然語言的詞語分佈及語意關係。本文章簡要介紹了語言模型、Word2vec、FastText、GloVe和Transformer等技術，並提供了實際的應用參考點，幫助讀者深入理解自然語言處理的技術。
檢查torch版本
import torch
torch.__version__
檢查cuda可用性/版本
import torch
torch.version.cuda #版本
torch.cuda.is_available() #有無
torch.cuda.device_count
檢查torch版本
import torch
torch.__version__
檢查cuda可用性/版本
import torch
torch.version.cuda #版本
torch.cuda.is_available() #有無
torch.cuda.device_count
建議安裝minianaconda或是anaconda後建立一個虛擬環境(如果你熟悉docker也很建議用docker來進行作業)
底下套件也都不是絕對必要，只是建議裝一裝。
pip install pandas
pip install numpy
pip install scikit-learn
建議安裝minianaconda或是anaconda後建立一個虛擬環境(如果你熟悉docker也很建議用docker來進行作業)
底下套件也都不是絕對必要，只是建議裝一裝。
pip install pandas
pip install numpy
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本文將介紹如何安裝CUDA和cuDNN，並提供注意事項。隨著安裝步驟和提示，確保您能成功安裝這些必要的套件。
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該文章介紹了浮點數精度的概念，包括雙精度、單精度、半精度、8位精度、4位精度、量化精度、多精度和混合精度。同時還介紹了nVidia A100開始的TF32精度和BF16格式，並提供了相關的數據對比。文章強調了TF32和BF16的潛在應用價值及特點。
該文章介紹了浮點數精度的概念，包括雙精度、單精度、半精度、8位精度、4位精度、量化精度、多精度和混合精度。同時還介紹了nVidia A100開始的TF32精度和BF16格式，並提供了相關的數據對比。文章強調了TF32和BF16的潛在應用價值及特點。
搜尋.......支援的driver:
apt search nvidia-drive
最新支援到545，我們來裝545好了(通常我會選擇前一版，我也建議選前一版，像是python12 我們就選python11)
sudo apt install nvidia-driver-545
sudo
搜尋.......支援的driver:
apt search nvidia-drive
最新支援到545，我們來裝545好了(通常我會選擇前一版，我也建議選前一版，像是python12 我們就選python11)
sudo apt install nvidia-driver-545
sudo
ggml 是一個通用的機器學習框架，它可以應用於多種模型。它主要使用純 C 語言，並且輕量且適用於 Apple 裝置。ggml 支援許多模型，包括文字和圖片語音相關的模型，如 GPT-2、Llama、CLIP、Whisper 和 Stable Diffusion。
llama.cpp 則是基於 g
ggml 是一個通用的機器學習框架，它可以應用於多種模型。它主要使用純 C 語言，並且輕量且適用於 Apple 裝置。ggml 支援許多模型，包括文字和圖片語音相關的模型，如 GPT-2、Llama、CLIP、Whisper 和 Stable Diffusion。
llama.cpp 則是基於 g
Sora 是一個 AI 模型，可以根據文字指令創建現實且富有想像的場景。Sora 可以產生長達一分鐘的Video。
官網上的幾個例子:
Prompt: Several giant wooly mammoths approach treading through a snowy meado
Sora 是一個 AI 模型，可以根據文字指令創建現實且富有想像的場景。Sora 可以產生長達一分鐘的Video。
官網上的幾個例子:
Prompt: Several giant wooly mammoths approach treading through a snowy meado
列表看看
conda env list
一開始只有base
# conda environments:
#
base * /home/business/anaconda3
新增一個別的環境
conda create --name py39_env p
列表看看
conda env list
一開始只有base
# conda environments:
#
base * /home/business/anaconda3
新增一個別的環境
conda create --name py39_env p
sudo apt-get install libgl1-mesa-glx libegl1-mesa libxrandr2 libxrandr2 libxss1 libxcursor1 libxcomposite1 libasound2 libxi6 libxtst6
安裝版本查找:
http
sudo apt-get install libgl1-mesa-glx libegl1-mesa libxrandr2 libxrandr2 libxss1 libxcursor1 libxcomposite1 libasound2 libxi6 libxtst6
安裝版本查找:
http
Top 5
本文探討在繁體中文檢索增強生成 (RAG) 應用中，「嵌入文本區塊長度」(Chunk Length) 與「重疊」(Overlap) 的設定策略。分析 1000/100 和 4000/20 兩種策略的優缺點，並針對繁體中文特性提出最佳化建議，包括使用語意分塊或句子分塊，以及根據任務類型調整區塊大小。
本文探討在繁體中文檢索增強生成 (RAG) 應用中，「嵌入文本區塊長度」(Chunk Length) 與「重疊」(Overlap) 的設定策略。分析 1000/100 和 4000/20 兩種策略的優缺點，並針對繁體中文特性提出最佳化建議，包括使用語意分塊或句子分塊，以及根據任務類型調整區塊大小。
最近被問及 Dify 和 n8n到底那兒不同? 如果還沒開始使用這兩個工具，一開始確實容易混淆，所以做個簡單的比較給大家參考。
兩者在定位與用途上有很大的不同，雖然它們都能整合各種外部資源與 API，但設計目的與應用場景差異如下：
🧠 Dify
主要用途：
用來快速構建 AI 應用（如聊
最近被問及 Dify 和 n8n到底那兒不同? 如果還沒開始使用這兩個工具，一開始確實容易混淆，所以做個簡單的比較給大家參考。
兩者在定位與用途上有很大的不同，雖然它們都能整合各種外部資源與 API，但設計目的與應用場景差異如下：
🧠 Dify
主要用途：
用來快速構建 AI 應用（如聊
這篇文章比較了三種類型的RAG工具：開箱即用的整合平臺、低程式碼/無程式碼視覺化建構工具以及為開發者設計的框架。並根據不同的需求，推薦了相應的工具，例如AnythingLLM、Dify.AI、Flowise AI以及LlamaIndex和LangChain。
這篇文章比較了三種類型的RAG工具：開箱即用的整合平臺、低程式碼/無程式碼視覺化建構工具以及為開發者設計的框架。並根據不同的需求，推薦了相應的工具，例如AnythingLLM、Dify.AI、Flowise AI以及LlamaIndex和LangChain。
本教學文章介紹如何使用Cursor AI程式碼編輯器，包含註冊、安裝、介面介紹、語言設定、快捷鍵使用教學、AI模式比較以及一個Python遊戲程式的範例。
本教學文章介紹如何使用Cursor AI程式碼編輯器，包含註冊、安裝、介面介紹、語言設定、快捷鍵使用教學、AI模式比較以及一個Python遊戲程式的範例。
🧠 從符號邏輯到感知交互：Vibe Coding 時代的工程師再定義
隨著大型語言模型（LLMs）如 GPT-4、Claude、Gemini 進入實用成熟期，我們迎來的不僅是生產力工具的升級，更是一場 編程範式的轉移（paradigm shift）。這場轉變不只是技術演進，更是人機關係、技能定義
🧠 從符號邏輯到感知交互：Vibe Coding 時代的工程師再定義
隨著大型語言模型（LLMs）如 GPT-4、Claude、Gemini 進入實用成熟期，我們迎來的不僅是生產力工具的升級，更是一場 編程範式的轉移（paradigm shift）。這場轉變不只是技術演進，更是人機關係、技能定義
🧠 MCP（Model Context Protocol）：讓 AI 接上「世界」
由 Anthropic 推出的 MCP 是一套用來為大型語言模型（LLM）注入「即時上下文」的標準協議。它的目標很簡單：讓模型即時取得資料，而不是把所有資訊硬塞進提示詞裡。
核心功能：
即時上下文注入
你
🧠 MCP（Model Context Protocol）：讓 AI 接上「世界」
由 Anthropic 推出的 MCP 是一套用來為大型語言模型（LLM）注入「即時上下文」的標準協議。它的目標很簡單：讓模型即時取得資料，而不是把所有資訊硬塞進提示詞裡。
核心功能：
即時上下文注入
你
大型語言模型（LLMs）已透過「思維鏈（Chain-of-Thought, CoT）」提示技術大幅提升其複雜推理能力。儘管 CoT 在提升準確性方面成效顯著，但其冗長的輸出方式也帶來了高昂的計算成本與顯著的延遲。這在講求效率的真實應用場景中，往往成為導入障礙。🧠 Chain of Draft
含有成人內容
大型語言模型（LLMs）已透過「思維鏈（Chain-of-Thought, CoT）」提示技術大幅提升其複雜推理能力。儘管 CoT 在提升準確性方面成效顯著，但其冗長的輸出方式也帶來了高昂的計算成本與顯著的延遲。這在講求效率的真實應用場景中，往往成為導入障礙。🧠 Chain of Draft
含有成人內容
本文提供 LangGraph、MCP（Model Context Protocol）與 Ollama 整合的實作教學，示範如何快速構建多代理聊天機器人系統。文章涵蓋 MCP 的優缺點、與 Function Call 的比較、應用場景選擇，以及逐步的實作步驟。
本文提供 LangGraph、MCP（Model Context Protocol）與 Ollama 整合的實作教學，示範如何快速構建多代理聊天機器人系統。文章涵蓋 MCP 的優缺點、與 Function Call 的比較、應用場景選擇，以及逐步的實作步驟。
AnythingLLM 是一款簡化大型語言模型應用程式的強大工具，支援多種文件格式、多人使用和管理，並提供彈性的 LLM 和向量資料庫選擇。同時，它也提供網頁文字爬取和 YouTube 字幕擷取等功能。本文介紹Docker 架設方法，並提供設定步驟與使用範例，例如建立一個會議紀錄小祕書。
AnythingLLM 是一款簡化大型語言模型應用程式的強大工具，支援多種文件格式、多人使用和管理，並提供彈性的 LLM 和向量資料庫選擇。同時，它也提供網頁文字爬取和 YouTube 字幕擷取等功能。本文介紹Docker 架設方法，並提供設定步驟與使用範例，例如建立一個會議紀錄小祕書。
自然語言模型中，「Temperature」和「Top_p」扮演著重要的角色，它們可以影響生成的文本風格和內容的豐富度。本篇將探討這兩個概念，並提供了多個相關的範例來幫助讀者更好地理解它們的作用。無論您是開發人員還是使用者，這些設定值的調整都可能會對生成的內容產生重大影響，因此值得進行實驗和測試。
自然語言模型中，「Temperature」和「Top_p」扮演著重要的角色，它們可以影響生成的文本風格和內容的豐富度。本篇將探討這兩個概念，並提供了多個相關的範例來幫助讀者更好地理解它們的作用。無論您是開發人員還是使用者，這些設定值的調整都可能會對生成的內容產生重大影響，因此值得進行實驗和測試。
語言模型與文字表示以不同的方式來分析自然語言的詞語分佈及語意關係。本文章簡要介紹了語言模型、Word2vec、FastText、GloVe和Transformer等技術，並提供了實際的應用參考點，幫助讀者深入理解自然語言處理的技術。
語言模型與文字表示以不同的方式來分析自然語言的詞語分佈及語意關係。本文章簡要介紹了語言模型、Word2vec、FastText、GloVe和Transformer等技術，並提供了實際的應用參考點，幫助讀者深入理解自然語言處理的技術。
檢查torch版本
import torch
torch.__version__
檢查cuda可用性/版本
import torch
torch.version.cuda #版本
torch.cuda.is_available() #有無
torch.cuda.device_count
檢查torch版本
import torch
torch.__version__
檢查cuda可用性/版本
import torch
torch.version.cuda #版本
torch.cuda.is_available() #有無
torch.cuda.device_count
建議安裝minianaconda或是anaconda後建立一個虛擬環境(如果你熟悉docker也很建議用docker來進行作業)
底下套件也都不是絕對必要，只是建議裝一裝。
pip install pandas
pip install numpy
pip install scikit-learn
建議安裝minianaconda或是anaconda後建立一個虛擬環境(如果你熟悉docker也很建議用docker來進行作業)
底下套件也都不是絕對必要，只是建議裝一裝。
pip install pandas
pip install numpy
pip install scikit-learn
本文將介紹如何安裝CUDA和cuDNN，並提供注意事項。隨著安裝步驟和提示，確保您能成功安裝這些必要的套件。
本文將介紹如何安裝CUDA和cuDNN，並提供注意事項。隨著安裝步驟和提示，確保您能成功安裝這些必要的套件。
該文章介紹了浮點數精度的概念，包括雙精度、單精度、半精度、8位精度、4位精度、量化精度、多精度和混合精度。同時還介紹了nVidia A100開始的TF32精度和BF16格式，並提供了相關的數據對比。文章強調了TF32和BF16的潛在應用價值及特點。
該文章介紹了浮點數精度的概念，包括雙精度、單精度、半精度、8位精度、4位精度、量化精度、多精度和混合精度。同時還介紹了nVidia A100開始的TF32精度和BF16格式，並提供了相關的數據對比。文章強調了TF32和BF16的潛在應用價值及特點。
搜尋.......支援的driver:
apt search nvidia-drive
最新支援到545，我們來裝545好了(通常我會選擇前一版，我也建議選前一版，像是python12 我們就選python11)
sudo apt install nvidia-driver-545
sudo
搜尋.......支援的driver:
apt search nvidia-drive
最新支援到545，我們來裝545好了(通常我會選擇前一版，我也建議選前一版，像是python12 我們就選python11)
sudo apt install nvidia-driver-545
sudo
ggml 是一個通用的機器學習框架，它可以應用於多種模型。它主要使用純 C 語言，並且輕量且適用於 Apple 裝置。ggml 支援許多模型，包括文字和圖片語音相關的模型，如 GPT-2、Llama、CLIP、Whisper 和 Stable Diffusion。
llama.cpp 則是基於 g
ggml 是一個通用的機器學習框架，它可以應用於多種模型。它主要使用純 C 語言，並且輕量且適用於 Apple 裝置。ggml 支援許多模型，包括文字和圖片語音相關的模型，如 GPT-2、Llama、CLIP、Whisper 和 Stable Diffusion。
llama.cpp 則是基於 g
Sora 是一個 AI 模型，可以根據文字指令創建現實且富有想像的場景。Sora 可以產生長達一分鐘的Video。
官網上的幾個例子:
Prompt: Several giant wooly mammoths approach treading through a snowy meado
Sora 是一個 AI 模型，可以根據文字指令創建現實且富有想像的場景。Sora 可以產生長達一分鐘的Video。
官網上的幾個例子:
Prompt: Several giant wooly mammoths approach treading through a snowy meado
列表看看
conda env list
一開始只有base
# conda environments:
#
base * /home/business/anaconda3
新增一個別的環境
conda create --name py39_env p
列表看看
conda env list
一開始只有base
# conda environments:
#
base * /home/business/anaconda3
新增一個別的環境
conda create --name py39_env p
sudo apt-get install libgl1-mesa-glx libegl1-mesa libxrandr2 libxrandr2 libxss1 libxcursor1 libxcomposite1 libasound2 libxi6 libxtst6
安裝版本查找:
http
sudo apt-get install libgl1-mesa-glx libegl1-mesa libxrandr2 libxrandr2 libxss1 libxcursor1 libxcomposite1 libasound2 libxi6 libxtst6
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