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產品經理(Product Manager, PM)面試學習筆記 - [1] 總覽

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LangChain:LLM 大型語言模型開源框架 Framework 入門教學

· 閱讀時間約 5 分鐘
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LangChain:LLM 大型語言模型開源框架 Framework 入門教學

隨著大型語言模型(LLM)的廣泛應用,開發者們需要更靈活、更高效的工具來構建和管理這些模型。LangChain 是一個專為 LLM 設計的開源框架,旨在簡化 LLM 的整合、部署和應用。本文將介紹 LangChain 的基本概念、特性和使用方法,幫助您快速入門。

1. LangChain 介紹

LangChain 是一個專為 LLM 設計的開源框架,提供了一系列工具和介面,使開發者能夠更輕鬆地使用 LLM 進行文本生成、問答系統、聊天機器人等應用。LangChain 支持多種 LLM,如 OpenAI 的 GPT 系列模型,並提供了豐富的功能來優化模型的性能和用戶體驗。

2. 安裝 LangChain

在開始使用 LangChain 之前,首先需要安裝它。您可以使用以下命令通過 pip 來安裝:

pip install langchain

3. 基本使用

LangChain 提供了一個簡單且一致的介面來使用各種 LLM。下面是如何使用 LangChain 進行基本文本生成的範例:

from langchain import LanguageModel

# 初始化模型
model = LanguageModel(model_name="gpt-3.5-turbo")

# 文字生成
prompt = "Write a poem about the sea."
response = model.generate(prompt)

print(response)

在這個示例中,我們首先導入了 LangChain 的 LanguageModel 類,並使用 model_name 指定我們要使用的模型。接著,我們提供一個提示語 prompt,並使用 generate 方法來生成文本。

4. 高級功能

LangChain 不僅支持基本的文本生成,還提供了許多高級功能,包括檢索增強生成(RAG)、上下文管理和自定義管道等。

檢索增強生成(RAG)

RAG 是 LangChain 的一個強大功能,它結合了檢索和生成技術,提供更豐富和上下文相關的回應。以下是一個簡單的 RAG 示例:

from langchain import RAG

# 初始化 RAG 模型
rag_model = RAG(model_name="gpt-3.5-turbo", retriever="dense")

# 提供查詢
query = "What are the latest advancements in AI?"

# 檢索並生成回應
response = rag_model.generate(query)

print(response)

在這個示例中,我們使用 RAG 類初始化了一個 RAG 模型,並指定了檢索器類型。然後,我們提供了一個查詢 query,並使用 generate 方法來檢索相關信息並生成回應。

上下文管理

LangChain 支持上下文管理,使模型能夠在會話中保持上下文。這對於構建聊天機器人和問答系統非常有用。

from langchain import Conversation

# 初始化會話
conversation = Conversation(model_name="gpt-3.5-turbo")

# 添加上下文
conversation.add_user_input("Hello, who won the World Series in 2020?")
response = conversation.get_response()

print(response)

# 添加更多上下文
conversation.add_user_input("Who was the MVP?")
response = conversation.get_response()

print(response)

在這個示例中,我們使用 Conversation 類初始化了一個會話,並逐步添加用戶輸入。模型能夠根據上下文生成更相關的回應。

5. 自定義管道

LangChain 允許您創建自定義管道,以滿足特定應用需求。以下是一個自定義管道的簡單示例:

from langchain import Pipeline

# 定義自定義步驟
def preprocess(text):
return text.lower()

def postprocess(response):
return response.capitalize()

# 創建管道
pipeline = Pipeline(steps=[preprocess, "gpt-3.5-turbo", postprocess])

# 使用管道生成文本
prompt = "Explain the significance of the moon landing."
response = pipeline.run(prompt)

print(response)

在這個示例中,我們定義了兩個自定義步驟 preprocesspostprocess,並將它們與模型集成到一個管道中。這允許我們在文本生成之前和之後對文本進行處理。

6. 總結

LangChain 是一個強大且靈活的開源框架,專門為 LLM 的使用和管理設計。無論是簡單的文本生成還是複雜的檢索增強生成,LangChain 都提供了豐富的功能來滿足您的需求。希望這篇入門教學能幫助您快速上手 LangChain,開發出強大的應用。

Doc

  1. 【Day10】Langchain 教學的簡單中文化
  2. line 透過 LangChain 打造一個股價查詢 LINEBot - 股價小幫手
  3. Flowise - Build LLM Apps Easily
  4. LangChain github
  5. LangChain’s flexible abstractions and AI-first toolkit make it the #1 choice for developers when building with GenAI.
  6. langchain 教學
  7. LangChain是什麼?AI開發者必須了解的LLM開源框架
  8. 利用 LangChain 實作多模態模型的 RAG:除了讀文章也能看圖答題
  9. 利用LangChain實作ChatPDF:問個問題,輕鬆找出文件重點
  10. 何謂 LangChain?
  11. 全端 LLM 應用開發(向量資料庫, Hugging Face, OpenAI, Azure ML, LangChain, FastAPI and more) 系列

擷取擴增產生(Retrieval-Augmented Generation, RAG)入門教學

· 閱讀時間約 3 分鐘
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擷取擴增產生/檢索增強生成(Retrieval-Augmented Generation, RAG)是一種結合檢索和生成技術的混合模型,用於改善文本生成任務的性能。這種方法能夠在生成文本時引入外部知識,從而生成更準確和上下文相關的內容。以下是對 RAG 的詳細介紹:

RAG 的工作原理

  1. 檢索階段

    • 查詢生成:首先,根據輸入文本(例如用戶查詢或初始上下文),生成一個查詢。
    • 文件檢索:使用查詢從大型文件庫或知識庫中檢索相關文件。這可以使用傳統的資訊檢索技術(如 TF-IDF、BM25)或先進的檢索模型(如 Dense Passage Retrieval, DPR)。
  2. 生成階段

    • 資訊整合:將檢索到的相關文件與原始輸入結合,作為生成模型的上下文。
    • 文本生成:生成模型(如 GPT 或 BERT 變體)基於這些整合的上下文生成回應或文本。

RAG 的優點

  1. 上下文豐富性

    • 由於引入了外部文件,生成模型在生成回應時能夠參考更多的背景資訊,從而提高生成文本的品質和準確性。
  2. 動態知識更新

    • 通過檢索最新的文件,模型能夠利用最新的資訊,而不需要重新訓練模型來更新知識。
  3. 知識擴展

    • 模型不再僅僅依賴於訓練數據中的資訊,而是可以動態地檢索和使用更多外部知識,適應更廣泛的應用場景。

RAG 的應用

  1. 問答系統

    • 例如,對於複雜或需要最新資訊的問答,RAG 可以檢索相關資料並生成詳細回答。
  2. 對話系統

    • 在聊天機器人中使用 RAG 可以提高對話的連貫性和資訊量,提供更有意義和上下文相關的回應。
  3. 內容生成

    • 用於撰寫技術文文件、新聞報導或產品描述時,RAG 可以檢索相關背景資料並生成高品質的文本。
  4. 文本摘要

    • 將長文件或多個文建的核心資訊檢索出來,並生成簡潔的摘要。

RAG 的挑戰

  1. 檢索品質

    • 檢索階段的品質直接影響生成結果,檢索到的文件需要高度相關且準確。
  2. 整合策略

    • 如何有效地將檢索到的文件與原始上下文整合,是一個技術挑戰。
  3. 計算資源

    • 檢索和生成過程需要大量的計算資源,尤其是在處理大規模文件庫時。

總結

擷取擴增產生/檢索增強生成(RAG)是一種創新的文本生成方法,結合了檢索和生成技術的優點,能夠在許多應用場景中提供更準確和上下文相關的文本生成。儘管面臨一些挑戰,但隨著技術的不斷發展,RAG 在自然語言處理領域展示了廣闊的應用前景。

Doc

  1. 什麼是 Retrieval-Augmented Generation (RAG)?
  2. RAG 檢索增強生成— 讓大型語言模型更聰明的秘密武器
  3. 什麼是 RAG?
  4. 什麼是檢索增強生成?
  5. 在 Azure AI 搜尋中擷取擴增產生 (RAG)

關於 LLMs 大型語言模型技術應用的 10 個關鍵字

· 閱讀時間約 1 分鐘
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當前大型語言模型(LLMs)在各種應用領域中的應用不斷增多,整理了包含具體應用(例如 RAG 等)的 10 個關鍵字:

  1. 檢索增強生成(Retrieval-Augmented Generation, RAG)
  2. 聊天機器人(Chatbots)
  3. 文字摘要(Text Summarization)
  4. 內容生成(Content Generation)
  5. 情感分析(Sentiment Analysis)
  6. 語音助手(Voice Assistants)
  7. 自動翻譯(Automatic Translation)
  8. 智慧搜尋(Intelligent Search)
  9. 知識圖譜(Knowledge Graphs)
  10. 個性化推薦(Personalized Recommendations)

這些關鍵字不僅涵蓋了 LLMs 的核心應用,還包括一些具體的應用實例,如 RAG 和智慧搜尋,展示了 LLMs 在實際業務場景中的廣泛用途。

關於 LLMs 大型語言模型技術的 10 個關鍵字

· 閱讀時間約 1 分鐘
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整理了常見關於大型語言模型(LLMs)的 10 個關鍵字:

  1. 自然語言處理(NLP)(Natural Language Processing, NLP)
  2. 機器學習(Machine Learning)
  3. 深度學習(Deep Learning)
  4. 文本生成(Text Generation)
  5. 上下文理解(Contextual Understanding)
  6. 語義分析(Semantic Analysis)
  7. 模型訓練(Model Training)
  8. 語言建模(Language Modeling)
  9. 人工智慧(Artificial Intelligence, AI)
  10. 轉移學習(Transfer Learning)

這些關鍵字涵蓋了大型語言模型的核心概念、技術和應用領域,有助於幫助我們深入理解 LLMs 的工作原理和用途。

  1. NLP / LLMs中的Temperature 是什么?

關於 LLMs 大型語言模型技術商業應用的 10 個關鍵字

· 閱讀時間約 3 分鐘
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大型語言模型(LLMs,如 OpenAI 的 GPT-4)在 MarTech(行銷科技)領域有許多應用,能夠幫助企業提高行銷效率、個性化用戶體驗以及改善客戶參與度。以下是一些主要商業上的應用:

1. 內容生成和改善

  • 部落格文章:LLMs 可以自動生成高質量的部落格文章、新聞稿和長篇內容。
  • 社交媒體文章:自動創建引人入勝的社交媒體內容,適應不同平台的風格和受眾。
  • 電子郵件行銷:撰寫個性化的 Email 內容,提高打開率和點擊率。

2. 個人化推薦

  • 產品推薦:根據使用者的歷史行為和偏好,LLMs 可以生成精確的產品推薦,提高轉化率。
  • 內容推薦:在網站或應用中,推薦相關的文章、影片或其他內容,增加用戶黏著性。

3. 客戶服務和互動

  • 聊天機器人:使用自然語言處理技術的聊天機器人可以處理客戶查詢,提供即時支持和建議。
  • 客服自動化:分析和回答常見問題,減少人工客服的工作量,提高回應速度。

4. 市場分析和洞察

  • 社群觀測:分析社群媒體上的用戶評論和趨勢,幫助企業了解市場需求和品牌形象。
  • 情感分析:評估用戶評論和回饋的情感,了解用戶的真實感受和意見。

5. A/B 測試和優化

  • 文案和設計測試:生成多個版本的廣告文案或設計,進行 A/B 測試,找到最有效的組合。
  • 自動化調整:根據測試結果,自動調整和優化行銷策略。

6. 語音和影音內容生成

  • 語音助理和 Podcast:創建和管理企業的語音助理內容或自動生成 Podcast 節目。
  • 影片腳本和字幕:自動生成影片腳本,新增字幕,提高內容可及性。

7. 資料分析和報告

  • 智慧報告生成:根據行銷資料自動生成報告,提供深刻的分析和見解,幫助決策制定。
  • 趨勢預測:使用歷史資料和機器學習模型,預測市場趨勢和消費者行為。

8. SEO 優化

  • 關鍵詞建議:根據內容和目標受眾,提供關鍵字建議,提升搜索引擎排名。
  • 內容改寫:改善現有內容,使其更具搜索引擎友好性,提高自然有機流量。

9. 自動摘要

  • 商業報告:自動生成長篇報告的摘要,便於高階主管快速了解重點。
  • 新聞摘要:從多篇新聞文章中提取關鍵信息,生成簡短摘要。

10. 語義搜尋

  • 文件管理系統:提高公司內部文件搜尋的準確性,快速找到所需資料。
  • 電子商務搜尋:根據顧客的搜尋意圖(intent)提供更準確的產品推薦。

LLMs 在 MarTech 領域的應用廣泛且多樣,能夠幫助企業自動化和改善行銷活動,提升效果和效率。隨著技術的不斷進步,LLMs 將在 MarTech 中發揮越來越重要的作用。

《掌握主動權的 Highlight 面試法:沒有矚目的背景,也能脫穎而出》| 閱讀心得學習筆記

· 閱讀時間約 3 分鐘
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《掌握主動權的 Highlight 面試法:沒有矚目的背景,也能脫穎而出》
作者: 丁晨琦
出版社:寶鼎
出版日期:2024/05/03

「履歷是帶我們進入面試的敲門磚,而面試是帶我們拿到 Offer 的敲門磚。與其等待被發現,不如主動發光。」

《掌握主動權的 Highlight 面試法:沒有矚目的背景,也能脫穎而出》是一部結合實戰經驗與系統思維的面試實用指南。作者丁晨琦以求職者與面試官雙重視角,解構當代面試邏輯,為轉職者、職場新鮮人及無相關背景的求職者提供突破僵局的策略與技巧。透過故事結構、行銷思維與個人品牌經營,幫助讀者在短時間內主動抓住面試官的注意力,翻轉面試結果。

重點摘要

  1. 故事面試法:運用 7 步驟行銷式說故事法,呈現個人亮點與能力
  2. VIP 法則:從雇主視角出發,提升履歷、自介與求職信的相關性與誠意
  3. 案例面試法:透過模擬案例證明自己能勝任新領域工作
  4. 資源面試法:經營名片、社群與個人 IP,建立「被看見」的機會與影響力
  5. 超過 300 則真實案例與思考題,協助讀者避開誤區、強化面試表現

應用行動方案

  1. 整理 8 類代表性故事,準備常見問題回答稿
  2. 使用 VIP 框架重新撰寫履歷與求職信,針對職缺調整內容
  3. 為目標職位設計模擬專案或假設案例,練習自我介紹時闡述
  4. 建立 LinkedIn 專業頁面,定期發表個人觀點與專案分享
  5. 建立個性名片與作品集網站,塑造專屬的職場個人品牌

問題討論

  • 是否過於強調「主動行銷」會讓面試變成表演?
  • 沒有資源與背景的求職者,如何建立有效的社群影響力?
  • 故事法雖有結構,但是否適用於每一種文化與產業?
  • 面試官是否真有耐心聽完一段完整故事?

總結

這是一本針對職場變化與面試策略重新定義的求職實戰書。透過 Highlight 面試法,讀者可以從被動答題者轉變為主動展示者,提升面試轉換率,打開通往理想工作的敲門磚。適合正面臨職涯轉換、初入職場,或希望提升面試能力的讀者反覆研讀與實踐。

《禪者的初心:賈伯斯的禪學入門聖經,用正念找回內在平靜,踏上靈魂尋覓之旅(二版)》 | 閱讀心得學習筆記

· 閱讀時間約 2 分鐘
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《禪者的初心:賈伯斯的禪學入門聖經,用正念找回內在平靜,踏上靈魂尋覓之旅(二版)》
作者: 鈴木俊隆
譯者: 駱香潔
出版社:自由之丘
出版日期:2024/05/02

「真正的禪修祕訣:永遠當個初學者。初學者的心沒有偏見與習氣,最能接近真理。不分好壞、不執對錯,保持包容與接納。」

《禪者的初心:賈伯斯的禪學入門聖經,用正念找回內在平靜,踏上靈魂尋覓之旅》是一本深入卻親切的禪學入門書,由鈴木俊隆禪師親筆所著,既是蘋果創辦人賈伯斯的禪修啟蒙書,也是一把通往內在寧靜與真實自我的萬能鑰匙。本書強調「初心者之心」的重要性,提醒我們唯有放下執念、保持純真與開放,才能真正走上覺察與慈悲的修行之路。

重點摘要

  • 初心之心即是禪修之心初學者的心沒有偏見與習氣,最能接近真理
  • 坐禪是回歸本心的唯一方式:不是為了成就,而是為了展現當下的自己
  • 身心姿勢影響精神狀態:透過坐正呼吸放鬆,可以回歸內在穩定
  • 禪的核心在於「放下二元」不分好壞不執對錯保持包容與接納
  • 正確態度勝於技巧重複練習自然體會,才能真正內化禪修精神。
  • 不追求開悟、不貪求成果:真正的修行是一種生活態度,不是目標導向。

問題討論

  • 我們是否太常陷入對「成果」的執著,而忘了修行本身就是目的?
  • 當我們學會放空與接受,是否就能更容易與自己與他人和解?
  • 如果「初心」是心靈的根本,我們要如何在現代忙碌生活中持續保持?

總結

本書最大的價值不在於理論,而是讓人在日常中自然實踐禪心。鈴木俊隆用最平實的語言,解開禪宗的複雜包裝,將「初心」化為生活中的一種清明狀態。對於想要開始探索自我、培養內在平靜與覺察的人而言,這本書是踏出第一步的最佳指南。

《當富豪遇上僧侶》| 閱讀心得學習筆記

· 閱讀時間約 3 分鐘
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《當富豪遇上僧侶》
作者: 朱利安.赫姆森
譯者: 林吉莉
出版社:遠流
出版日期:2024/04/26

「你的快樂,是由自己決定還是交由外在事物決定?」

「快樂、滿足、痛苦,都是一種選擇,由你決定!無止盡的渴望,就會有無止盡的苦難。那只會讓人想要得到越來越多,但是當你得到的同時,又會感覺結果不如預期那般的美好。」

前言

這本《當富豪遇上僧侶》取材自一個超級富豪的真實經歷,記錄了他從一個為財富和空虛所困的工作狂,到泰國寺廟尋求放鬆,最終被僧侶的智慧徹底翻轉人生的過程。作者朱利安.赫姆森以心理學家的背景,透過富豪與僧侶的精采對話,深入探討了幸福、財富、成功與生命的意義。這本書不講大道理,卻充滿了生命體悟,提醒讀者真正的快樂與滿足,始終掌握在自己手中。

重點摘要

  1. 快樂與滿足是內在的決定:真正的快樂和滿足是一種自我選擇的態度,不應依附於外在的財富、他人或環境。
  2. 無止盡的渴望帶來苦難:持續追求更多的財富只會導致無止盡的苦難,因為得到的結果往往不如預期。
  3. 成功與失敗一體兩面:每一次的失敗都是另一種勝利,反之亦然。成功本身也代表了一種失敗,因為每件事都有兩個面向,取決於觀點。
  4. 接受情緒而非壓抑:悲傷是身體對壓力的正常反應,應理解、接受它,而非抗拒,這樣它自然會消散。
  5. 人生無法被計畫:世事難料,人生不可能被完全計畫好,重要的是活在當下,並相信每個情況都會有所幫助。

應用行動方案

  1. 每天練習覺察自己的情緒和想法,並問自己:「我對此感到不滿,是外在事物造成的,還是我的心態選擇?」
  2. 將遇到的「失敗」或「挫折」重新定義為一次學習和成長的機會,嘗試從中找出積極的面向。
  3. 當情緒波動時(如憤怒、沮喪),試著去描述它、理解它、接受它,而不是試圖立即擺脫或壓抑它。
  4. 專注於當下發生的事情,提醒自己不要「預支」未來的煩惱,減少對未知結果的擔憂和恐懼。

問題討論

  • 你認為自己是「為錢而活」還是「為生命意義而活」?兩者之間如何取得平衡?
  • 在你的生命經驗中,是否有一次失敗最終轉變成勝利的經歷?
  • 如何在不確定性高的現代生活中,實踐「人生不可能計畫好」的智慧?

總結

《當富豪遇上僧侶》是一個關於價值觀徹底翻轉的故事。它有力地證明,物質財富並非幸福的終點,而是一種內在心態的選擇。透過富豪和僧侶的對話,讀者被引導去質疑現代社會對成功和快樂的定義,學會接受無常、理解情緒,並以平常心看待生活中的雙重性。本書鼓勵我們放下對外在的掌控與依賴,轉而專注於內心,做自己快樂的決定者,好好活出生命的價值。

《男性內在療癒:24 個自我整合練習,卸下盔甲,成為真正自信又情緒成熟的人》| 閱讀心得學習筆記

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《男性內在療癒:24個自我整合練習,卸下盔甲,成為真正自信又情緒成熟的人》
作者: 康諾.畢頓
原文作者: Connor Beaton
譯者: 謝明憲
出版社:橡實文化
出版日期:2024/04/15

「男人為什麼難以表達脆弱?」

「男人終其一生,與朋友、工作和世界的關係都是次要的。最核心的,是你與自己的關係。真正的力量,不是壓抑情緒,而是敢於面對它。」

前言

這本書聚焦於男性的內在療癒,試圖打破社會長久以來對「男子氣概」的僵化想像,並提供具體的方式協助男性面對強烈情緒。作者並非單純批判「有害的男子氣概」,而是提出具體的療癒路徑,讓男性能重新整合痛苦與情緒,活出更完整的自我。

重點摘要

  1. 男性之間的友誼常流於表面,缺乏深層情感交流。
  2. 社會長期要求男性壓抑脆弱與痛苦,造成情感失能。
  3. 男性常在金錢、性愛、家庭、伴侶關係中掙扎卻難以表達。
  4. 書中提出具體步驟與問句,幫助男性學習如何正視恐懼與傷痛。
  5. 「脆弱的弔詭」:社會鼓勵男性表達脆弱,但實際卻缺乏接納的文化。

應用行動方案

  1. 練習與男性朋友分享真實情感,突破表面互動。
  2. 每日書寫自己的憤怒、恐懼與悲傷,作為情緒出口。
  3. 與伴侶進行誠實對話,嘗試以脆弱建立連結。
  4. 遇到低潮時,主動尋求心理支持或男性社群共學。
  5. 反思原生家庭中父親的角色與影響,重建自我理解。

問題討論

  • 為什麼男性在文化中被迫壓抑脆弱?
  • 當男性展現脆弱時,伴侶或社會是否真的準備好接納?
  • 男性如何找到健康的方式處理痛苦,而非逃避或壓抑?
  • 情緒教育是否該從家庭與學校早期開始?
  • 若缺乏同儕支持,男性如何建立療癒的社群?

總結

這本書不僅是男性自我探索的指南,更是打開深層心靈的一把鑰匙。它提醒我們,男性真正的力量並非隱忍,而是勇敢面對情緒,進而學會愛與連結。