影視業加速引擎：串流引擎架構設計與效能最佳化
深入剖析現代串流系統的核心架構，探討推流、處理與播放三大關鍵元件的設計原則。從協定選擇到效能最佳化，分享實戰經驗與技術見解。
嗨，我是玄貓！技術愛好者與開發者。
熱衷於分享程式開發、雲端技術與 AI 應用的學習心得。透過部落格記錄技術成長，同時幫助更多人學習新技能。
開發者必學！掌握 CI/CD 流程的核心技巧
探討 CI/CD 工作流程的設計原則與實作技巧，從基礎概念到進階應用，幫助開發團隊建立高效的自動化佈署流程。本文結合實戰經驗，詳細說明如何規劃與實作 CI/CD 管道，提升開發效率與程式碼品質。
透過進階防護機制，成功找回被駭的 Telegram 帳號
分享我協助朋友成功找回被駭客入侵的 Telegram 帳號的經驗，詳細說明攻擊手法、防護措施與帳號復原流程，協助使用者提升資安意識並建立完善的防護機制。
Python優雅開發環境：從專案結構到容器化佈署
本文分享如何建立一個結構清晰、易於維護的Python本地開發環境，探討從專案架構、環境變數管理到Docker容器化的最佳實踐，幫助開發者開發更高效的開發流程。
解析 Linux 系統效能診斷工具
本文深入剖析 Linux 系統中最常用的效能診斷工具 top，從基礎操作到進階應用，詳細說明如何有效監控與分析系統資源使用狀況，協助開發者與系統管理員更好地進行系統效能最佳化。
從 Python 開發者視角看 Rust 語言
本文從 Python 開發者的視角出發，探討 Rust 語言的獨特性與優勢。透過類別系統、錯誤處理、多型、特徵系統等關鍵概念的比較，幫助 Python 開發者理解 Rust 的思維模式與設計哲學，以及為何在特定場景下 Rust 可能是更佳選擇。
Pulumi在K8s、AWS、GCP無縫切換：跨雲佈署統一基礎架構
本文探討如何使用Pulumi建立統一的基礎架構設定，實作在多雲環境（AWS、GCP、Kubernetes）間的無縫佈署，包含實際範例與最佳實踐。
CI/CD加速開發與佈署的關鍵策略
跨入2025年，CI/CD實踐持續演進。本文深入剖析多階段Docker映像建置、Kaniko安全容器建置、版本標籤策略以及CI範本函式庫鍵技術，協助團隊提升佈署效率與軟體品質。
深入解析設定檔案核心概念、優勢與應用場景
本文探討設定檔案的核心概念、優勢與應用場景，幫助開發者建立有效的設定管理策略，提升系統靈活性與可維護性。從基本原理到進階應用，全面解析如何讓設定檔案成為你係統架構的強大助力。
深入瞭解 Kube-Audit 日誌的重要性與應用
隨著容器技術的普及，Kubernetes 安全管理變得越來越重要。本文深入剖析 Kube-Audit 日誌的功能與價值，提供實用協助你掌握這個被低估但強大的安全分析工具，讓你的 K8s 環境更安全透明。
Kubernetes佈署關鍵盲點：狀態化應用與儲存策略
深入剖析企業匯入Kubernetes時常見的儲存架構問題，包含狀態化應用程式的處理策略、持久化儲存設定，以及如何避免相關陷阱，協助團隊建立更穩健的容器化環境。
Python 網頁爬蟲實戰進階技巧
本詳細介紹如何使用 Python 進行網頁爬蟲，從基礎的 BeautifulSoup 應用到處理複雜網站的進階技巧。透過實際案例學習如何建立可靠的爬蟲程式、處理反爬蟲機制，以及大規模資料擷取的最佳實踐。
真實案例：JP Morgan招募Java技術主管職位
深入解析JP Morgan Java技術主管職位的面試核心問題，從微服務架構到多執行緒程式設計，完整剖析企業級Java開發者必備的技術深度與廣度。這份經驗分享特別適合準備高階技術面試的開發者參考。
K8s現有工具的侷限與突破
根據多年在容器管理平台的實戰經驗，玄貓深入分析了Kubernetes生態系統中現有範本工具的優缺點，並分享如何開發一個結合各家優點的新型範本工具，以解決現有工具的技術限制。
大模型語言：責任AI的全球監管格局
責任AI的全球監管格局 隨著生成式AI技術的快速發展，我們正見證全球範圍內監管框架的系統化與嚴謹化。不同地區的政府機構已開始積極推動各種措施，確保AI技術的負責任使用。這些監管動向不僅反映了社會對AI潛在風險的擔憂，也展示了各國政府平衡創新與安全的努力。 美國的責任AI框架 在美國，特別是拜登…
大模型語言：序列鏈方法
序列鏈方法：構建結構化多模態應用 除了使用代理執行器，我們還可以採用序列鏈SequentialChain的方式來構建多模態應用。這種方法更加結構化，適合任務流程相對固定的情況。 以下是一個名為StoryScribe的應用範例，它可以： 1. 根據使用者提供的主題生成故事 2. 為故事建立社交媒體…
大模型語言：開發多模態應用
利用LLM開發多模態應用：從理論到實踐 多模態應用是當前AI領域最熱門的發展方向之一，它允許AI系統同時處理文字、影像、語音等多種形式的資料。在這篇技術文章中，我將帶領大家探索如何利用大模型語言LLM開發功能強大的多模態應用，並透過實際案例展示完整的開發流程。 客製化提示詞改變AI行為模式 …
大模型語言：LangChain 建立 Python 人工智慧代理
語言模型的應用不僅限於程式碼生成和補全，結合LangChain框架，我們可以建立能夠「像演算法一樣思考」的人工智慧代理，解決更複雜的問題。
大模型語言：增加圖表生成和檔案管理能力
增強功能：增加圖表生成和檔案管理能力 一個真正強大的資料函式庫助手不僅能執行查詢，還應該能夠生成視覺化圖表並將結果儲存到檔案系統中。為此，我們需要擴充套件代理的工具箱。 增加Python REPL和檔案管理工具 我們需要增加兩種新工具： 1. PythonREPLTool：允許代理執行Python程式…
大模型語言：與Chinook範例資料函式庫互動
與Chinook範例資料函式庫互動 在本文中，我們將開始使用一個名為Chinook的範例資料函式庫，這將是我們DBCopilot的基礎。Chinook資料函式庫代表一個虛構的數位媒體商店，包含有關藝術家、專輯、媒體軌道、發票等的資訊。我們將檢查這個資料函式庫並探索如何使用Python連線到資料表。 設定環境 …
大模型語言：LLM搜尋與推薦引擎實作
開發人工智慧電影推薦系統：LLM搜尋與推薦引擎實作 在人工智慧快速發展的今天，搜尋與推薦系統已經成為我們日常數位生活的重要組成部分。傳統的推薦系統通常依賴於協同過濾或內容比對，而隨著大模型語言（LLM）的崛起，我們現在可以構建更加人工智慧、更具理解力的推薦引擎。這篇文章中，玄貓將帶你實作一個根據LL…
大模型語言：神經網路在推薦系統中的多元應用
神經網路在推薦系統中的多元應用 推薦系統技術已發展多年，而深度學習的興起為這個領域帶來了革命性的變化。在使用神經網路構建推薦系統時，我們可以利用多種架構來捕捉使用者行為的複雜模式和專案特性。 內容處理與特徵學習 卷積神經網路CNN和迴圈神經網路RNN在處理專案內容方面表現出色。這些網路能夠自動從…
大模型語言：代理系統的工作原理與優勢
代理系統的工作原理與優勢 在開發過程中，我發現代理系統的核心優勢在於它能夠將LLM的推理能力與專門工具的功能結合起來。這種結合方式有幾個重要特點： 1. 動態工具選擇：代理能夠根據問題內容自行判斷是否需要使用工具，以及使用哪種工具。 2. 連續推理過程：代理不僅是簡單地呼叫工具，它還會評估工…
大模型語言：Hugging Face Hub
透過Hugging Face Hub使用開放原始碼LLM 現在我們已經熟悉了LangChain的元件，是時候開始使用我們的LLM了。如果你想使用開放原始碼LLM，利用Hugging Face Hub整合是極其靈活的選擇。實際上，只需一個存取令牌，你就可以利用Hugging Face儲存函式庫中所有可用的開放原始碼L…
大模型語言：LLM應用的記憶系統
LLM應用的記憶系統：實作持續對話能力 在LLM應用的上下文中，記憶系統允許應用程式儲存使用者互動的參考，無論是短期還是長期。以知名的ChatGPT為例，在與其互動時，你可以提出後續問題而無需明確提及之前的對話內容，系統會自動理解上下文。 此外，所有對話都被儲存在特定的對話串中，如果你想繼續之…
大模型語言：深入瞭解LangChain
深入瞭解LangChain：將大模型語言整合至應用程式 在AI應用開發領域，將大模型語言LLM整合到實際應用中已成為一項關鍵技能。LangChain作為一個輕量級框架，提供了一套完整的工具和元件，讓開發者能夠輕鬆地將LLM功能融入到應用程式中。這篇文章將探討LangChain的核心元件…
大模型語言：提示工程的藝術
提示工程的藝術：從基礎實踐到進階技巧 在與大模型語言（LLMs）互動時，如何精確地傳達我們的需求是成功的關鍵。提示工程不僅是一門科學，更是一門藝術。經過多年與各種語言模型的互動經驗，我發現提示的設計對於獲得預期結果有著決定性的影響。 程式碼分隔符的重要性 在技術環境中，清晰地標記程式碼區塊是…
大模型語言：關鍵選擇因素
大模型語言的關鍵選擇因素 在選擇適合應用的大模型語言LLM時，除了模型本身的效能外，還有許多實用因素需要考量。這些因素往往決定了模型在實際應用中的可行性與效益。以下是我在評估LLM時發現的幾個決定性因素： 定價與成本結構 模型的定價結構是選擇過程中的關鍵考量因素。在實際開發過程中，我發現不…
大模型語言：解碼器架構的技術實作與應用
解碼器架構的技術實作與應用 為了更好地理解GPT-4等解碼器架構模型的工作原理，讓我們看一個簡化的Python實作範例，展示解碼器架構的核心元件： 這 主流大模型語言的技術特性與應用價值 近年來，大模型語言LLMs在人工智慧領域取得了突破性發展，為各種應用帶來新的可能性。在眾多…
大模型語言：整合LLM的技術根本
AI協調器：整合LLM的技術根本 將大模型語言整合到應用程式中，涉及技術和概念兩個層面的挑戰。在技術層面，AI協調器（AI Orchestrators）扮演了至關重要的角色，它們是一系列輕量級函式庫，能夠簡化LLM的嵌入和協調過程。 AI協調型應用的核心元件 當我分析現代LLM驅動的應用架構…
大模型語言：從理論到應用
大模型語言概述：從理論到應用 近年來，生成式人工智慧的蓬勃發展讓我們見證了一場技術革命，而這場革命的核心便是大模型語言（Large Language Models, LLMs）。從ChatGPT、Bing Chat到Bard，這些工具展現出驚人的能力，能夠根據自然語言請求生成類別似人類的內容…
大模型語言：深度學習的專用加速器
張量處理單元：深度學習的專用加速器 張量（Tensor）是機器學習中的基礎資料結構，它在數值計算和深度學習領域扮演著關鍵角色。為了高效處理這些多維資料結構，Google開發了專用的硬體加速器——張量處理單元（Tensor Processing Unit，TPU）。 TPU的核心特性與優勢 TP…
AWS Serverless 開發入門：基礎概念與實作
探討 AWS Serverless 架構的核心概念、主要服務與實作方向。從基礎觀念切入，帶領讀者瞭解如何建構完整的 Serverless 應用程式，並分享實戰經驗與最佳實踐。
善用 Ansible 清單：開發統一基礎設施的設定器
透過 Ansible 清單功能，將主機連線到統一的基礎設施，實作自動化設定和佈署。本文探討如何運用 Ansible 清單變數來設定主機、連線服務，並使用工件變數實作更靈活的設定管理。
Kubernetes 中執行有狀態應用程式：打破迷思
探討如何在Kubernetes中有效執行有狀態應用程式，特別是資料函式庫服務。文章深入分析有狀態集合與Deployment的差異，並分享實務經驗，幫助團隊克服在K8s中佈署資料函式庫的挑戰。
為 AI 代理賦能：函式呼叫與 RAG 的整合實踐
本文深入探討如何為 AI 代理賦予感知與行動的能力。我們將詳細解析兩項關鍵技術：允許模型執行外部操作的「函式呼叫」(Function Calling)，以及擴充模型知識邊界的「檢索增強生成」(RAG)。透過清晰的架構圖與程式碼範例，本文旨在為開發者提供一個整合多種工具、構建強大 AI 代理的實戰指南。
AI 代理：打破大型語言模型的數位牢籠
本文深入剖析 AI 代理 (Agent) 如何打破傳統大型語言模型的內在侷限。我們將從 LLM 的兩大核心限制（知識靜態、能力封閉）出發，引出 AI 代理作為解決方案的必要性，並詳細探討其核心架構元件（模型、工具、協調層）與背後的認知框架（如 ReAct），最終闡明代理從被動生成到主動解決問題的本質轉變。