三分鐘學AI (2)
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我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」，並且每篇文章長度控制在三分鐘以內，讓大家不會壓力太大，但是又能夠每天成長一點。
本章的重點在於，原始的 Prompt 匯入 GPT 模型可能效果不好，因此納入 Embedding 資料庫，將此 Prompt 轉成 Embedding，再將此 Emb
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我們將更進一步，運行 Embedding 函數，使用 K-Means 聚類演算法建立 Embedding 集群，並要求 Davinci 以文字格式的相應評論來描述每個集
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我們將使用 Embedding Based Search，一旦了解如何實現 Embedding Based Search，就可以向應用程式添加功能，例如最近的用戶歷史記
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