LangChain 與 Hugging Face 聯手開發 RAG-based Chatbot

– 14 分鐘閱讀

解鎖聊天機器人新境界：LangChain 與 Hugging Face 的完美結合

這篇文章將引領您探索如何利用 LangChain 和 Hugging Face 構建根據 Retrieval Augmented Generation (RAG) 的聊天機器人。從 Python 環境設定到進階 LLM 技術，我們將提供完整的實務和程式碼範例，讓您輕鬆上手並應用於實際專案。

首先，我們會建立 Python 開發環境，並介紹 LangChain 和 Hugging Face 的核心概念。接著，逐步引導您使用這兩個強大工具建立一個基礎的 RAG-based chatbot，並透過 Hugging Face Hub 上的開源模型進行實作。

  graph LR
    C[C]
    A[環境設定] --> B(LangChain 基礎);
    B --> C{Hugging Face 簡介};
    C --> D[RAG 概念説明];
    D --> E[基礎 Chatbot 建立];

上圖展示了 RAG-based Chatbot 開發的初始步驟，從環境設定開始，到 LangChain 和 Hugging Face 的基礎概念介紹，最後引導至 RAG 概念和基礎 Chatbot 的建立。

深入 RAG 技術核心：資料處理與向量嵌入

在構建 RAG-based chatbot 的過程中，資料處理和向量嵌入至關重要。我們將探討如何有效地處理資料，並使用向量嵌入技術將文字轉換為向量表示，以便於後續的相似度搜尋和比對。

  graph LR
    C[C]
    A[資料收集與清洗] --> B(分段與索引);
    B --> C{向量嵌入模型選擇};
    C --> D[向量計算與儲存];

這個流程圖展示了資料處理和向量嵌入的關鍵步驟，從資料收集和清洗開始，到分段和索引，再到向量嵌入模型的選擇和向量計算與儲存。

from langchain.embeddings import HuggingFaceEmbeddings
from langchain.text_splitter import CharacterTextSplitter

# 初始化文字分割器
text_splitter = CharacterTextSplitter(chunk_size=1000, chunk_overlap=0)

# 載入預訓練的嵌入模型
embeddings = HuggingFaceEmbeddings()

# 範例檔案
documents = ["這是一段範例文字。", "這也是一段範例文字。"]

# 將檔案分割成 chunks
texts = text_splitter.split_documents(documents)

# 計算每個 chunk 的向量嵌入
doc_embeddings = embeddings.embed_documents([t.page_content for t in texts])

# 顯示向量嵌入的維度
print(f"向量嵌入維度: {len(doc_embeddings[0])}")

這段程式碼示範瞭如何使用 LangChain 和 Hugging Face 的嵌入模型進行向量嵌入。首先，我們初始化一個文字分割器，將檔案分割成較小的 chunks。然後，我們載入預訓練的嵌入模型，並計算每個 chunk 的向量嵌入。最後，我們顯示向量嵌入的維度。

向量資料函式庫與 LangChain 的整合應用

向量資料函式庫是 RAG-based chatbot 的核心元件，用於儲存和搜尋向量嵌入。我們將介紹如何使用向量資料函式庫，並將其與 LangChain 整合，以構建高效的知識檢索系統。

from langchain.vectorstores import FAISS
from langchain.chains import RetrievalQA
from langchain.llms import HuggingFaceHub

# 載入模型
embeddings = HuggingFaceEmbeddings()
llm = HuggingFaceHub(repo_id="google/flan-t5-xl", model_kwargs={"temperature":0.1})

# 範例資料
texts = ["巴黎是法國的首都。", "台北是台灣的首都。"]

# 建立向量資料函式庫
db = FAISS.from_texts(texts, embeddings)

# 建立 RAG pipeline
rag_pipeline = RetrievalQA.from_chain_type(llm=llm, chain_type="stuff", retriever=db.as_retriever())

# 進行問答
query = "法國的首都是哪裡？"
result = rag_pipeline.run(query)
print(result)

這段程式碼示範瞭如何使用 LangChain 和 FAISS 建立一個簡單的 RAG-based 問答系統。首先，我們載入預訓練的嵌入模型和語言模型。接著，我們使用提供的文字資料建立向量資料函式庫。然後，我們建立一個 RAG pipeline，將語言模型和向量資料函式庫連線起來。最後，我們輸入一個問題，並得到系統的回答。

模型微調與進階技術：開發更強大的 Chatbot

為了開發更專業的聊天機器人，我們可以針對特定領域的資料進行模型微調。此外，我們也會介紹一些進階技術，例如多輪對話、知識圖譜整合以及模型佈署等，讓您的 chatbot 更具智慧和實用性。

持續學習與探索：掌握生成式 AI 的未來趨勢

生成式 AI 的發展日新月異，持續學習和探索是保持領先的關鍵。我們鼓勵您參考文中提供的資源，持續關注最新的技術發展，並將新的技術應用於您的專案中。

透過本文提供的實務和程式碼範例，希望您能更深入地理解和應用 RAG 技術，並在您的專案中取得成功。

身為一個技術愛好者，我一直對如何將大語言模型（LLM）應用於實際場景充滿興趣。最近，我嘗試結合 LangChain 和 Hugging Face，開發了一個功能強大的 Telegram 問答機器人，它能夠根據指定的 PDF 檔案回答使用者的提問。在這個過程中，我探索了向量嵌入技術、LLM 的微調技巧，以及如何將整個系統佈署到雲端環境。

架構設計與技術選型

在專案初期，我決定採用模組化的設計思路，將整個系統拆解成幾個關鍵組成部分：

  1. 檔案載入與處理： 負責載入 PDF 檔案，並將其轉換成適合 LLM 處理的格式。
  2. 向量嵌入與資料函式庫： 將檔案片段轉換成向量嵌入，並儲存至向量資料函式庫，以便快速檢索。
  3. LLM 與問答鏈： 利用預訓練的 LLM，結合檢索到的相關檔案片段，生成準確的答案。
  4. Telegram Bot 整合： 將問答系統與 Telegram Bot API 整合，實作使用者互動。

技術選型方面，我選擇了 LangChain 作為主要的開發框架，它提供了豐富的工具和介面，簡化了 LLM 應用開發的流程。Hugging Face Hub 則提供了預訓練的 LLM 和向量嵌入模型，讓我可以快速搭建原型系統。

深入程式碼實作

以下程式碼片段展示瞭如何使用 LangChain 和 Hugging Face 建立問答系統的核心邏輯：

from langchain.chains import RetrievalQA
from langchain.prompts import PromptTemplate
from langchain.vectorstores import Chroma
from langchain_huggingface import HuggingFacePipeline, HuggingFaceEmbeddings
from langchain.document_loaders import DirectoryLoader
from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter
from transformers import AutoTokenizer, pipeline, AutoModelForCausalLM

# 設定模型路徑和 Telegram 訊息長度限制
model_path = "models"
MAX_MESSAGE_LENGTH = 4095

# ... (其他程式碼片段，詳見後文)

這段程式碼匯入了必要的函式庫，並設定了模型儲存路徑和 Telegram 訊息長度限制。我選擇 Chroma 作為向量資料函式庫，並使用 HuggingFaceEmbeddings 產生向量嵌入。RecursiveCharacterTextSplitter 則負責將檔案分割成適合 LLM 處理的區塊。

  graph LR
    B[B]
    F[F]
    A[使用者提問] --> B{Telegram Bot};
    B --> C[訊息處理];
    C --> D[向量資料函式庫搜尋];
    D --> E[LLM 生成答案];
    E --> F{Telegram Bot};
    F --> G[回覆使用者];

圖表説明： 此流程圖展示了 Telegram 問答機器人的運作流程，從使用者提問到機器人回覆答案的完整過程。

# 載入 PDF 檔案
pdf_file_dir_path = "data/pdfs"
loader = DirectoryLoader(pdf_file_dir_path)
text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=1000, chunk_overlap=0)
pages = loader.load_and_split(text_splitter=text_splitter)

# 建立向量嵌入和資料函式庫
embeddings = HuggingFaceEmbeddings(model_name="all-MiniLM-L6-v2", model_kwargs={"device": "cpu"})
db = Chroma.from_documents(pages, embeddings, persist_directory=model_path)
retriever = db.as_retriever(search_type="mmr", search_kwargs={"k": 1})

# 載入 LLM 模型和 tokenizer
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("gpt2", cache_dir=model_path)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("gpt2", cache_dir=model_path)
text_generator = pipeline(
    task="text-generation", model=model, tokenizer=tokenizer, device_map="auto", max_length=1024
) #  請在此處設定 Hugging Face Hub API token，若使用本地模型則可省略
llm = HuggingFacePipeline(pipeline=text_generator)

# 建立問答鏈
qa = RetrievalQA.from_llm(llm=llm, retriever=retriever)

這段程式碼展示瞭如何載入 PDF 檔案、建立向量資料函式庫、載入 LLM 模型，以及建立問答鏈。我使用 DirectoryLoader 載入指定目錄下的 PDF 檔案，並使用 RecursiveCharacterTextSplitter 將檔案分割成小區塊。接著，使用 HuggingFaceEmbeddings 建立向量嵌入，並使用 Chroma 建立向量資料函式庫。最後，載入預訓練的 gpt2 模型，並使用 RetrievalQA 建立問答鏈。

佈署與最佳化

我將訓練好的模型佈署到 AWS SageMaker，利用其提供的雲端運算資源和機器學習服務，確保機器人能夠穩定執行並處理大量使用者請求。

這個專案讓我深刻體會到 LLM 的強大功能和應用潛力。未來，我計劃進一步最佳化系統效能，例如嘗試更進階的 LLM 模型、調整向量資料函式庫引數，以及探索更有效的提示工程技巧。

希望這篇文章能幫助你更好地理解如何使用 LangChain 和 Hugging Face 開發 Telegram 問答機器人。如果你有任何問題或建議，歡迎在下方留言討論。

from langchain.vectorstores import FAISS
from langchain.chains import RetrievalQA
from langchain.llms import HuggingFacePipeline
from langchain.prompts import PromptTemplate
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM, pipeline
import os
from telegram import Bot, Update
from telegram.ext import CommandHandler, MessageHandler, Filters, Updater, CallbackContext

# 設定模型路徑與 API token
model_path = "local_model_path"  # 設定本地模型路徑
os.environ["HUGGINGFACEHUB_API_TOKEN"] = "YOUR_HUGGINGFACE_API_TOKEN"
os.environ["TELEGRAM_BOT_TOKEN"] = "YOUR_TELEGRAM_BOT_TOKEN"

# 載入模型與 tokenizer
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("gpt2", cache_dir=model_path)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("gpt2", cache_dir=model_path)


# 定義 pipeline
text_generator = pipeline(
    task="text-generation",
    model=model,
    tokenizer=tokenizer,
    trust_remote_code=True,
    device_map="auto",
    max_length=1024,
)

ms_dialo_gpt_hf = HuggingFacePipeline(pipeline=text_generator)

#  載入 FAISS 向量資料函式庫 (範例，實際應用需根據資料建立)
#  這裡假設 `embeddings` 和 `texts` 已經定義，並包含向量和對應的文字
#  例如：
#  embeddings = [...]  # 向量列表
#  texts = [...]  # 文字列表

# db = FAISS.from_texts(texts, embeddings) # 取消註解以使用實際資料
# retriever = db.as_retriever() # 取消註解以使用實際資料

# 範例：使用虛擬的 retriever 物件 (實際應用需要替換)
class DummyRetriever:
    def get_relevant_documents(self, query):
        return [{"page_content": "範例回覆：我是一個虛擬的 retriever。"}]

retriever = DummyRetriever()

# 建立問答流程
retrievalQA = RetrievalQA.from_llm(
    llm=ms_dialo_gpt_hf,
    retriever=retriever,
    prompt=PromptTemplate(
        input_variables=["context"],
        template="{context}",
    ),
)


# 定義 Telegram bot 的指令和訊息處理
def handle_message(update: Update, context: CallbackContext):
    question = update.message.text
    answer = retrievalQA.invoke(question)
    update.message.reply_text(answer["result"])


# 建立 Telegram bot
updater = Updater(os.environ["TELEGRAM_BOT_TOKEN"])
dispatcher = updater.dispatcher

# 註冊訊息處理器
dispatcher.add_handler(MessageHandler(Filters.text & ~Filters.command, handle_message))

# 啟動 bot
updater.start_polling()
updater.idle()

這段程式碼整合了先前的程式碼片段，並加入了虛擬的 retriever 物件作為範例。實際應用中，需要使用 FAISS.from_texts 建立向量資料函式庫，並使用 db.as_retriever() 取得 retriever 物件。程式碼也簡化了 Telegram bot 的建立和訊息處理流程，並使用了型別提示以提高程式碼可讀性。

  graph LR
    B[B]
    D[D]
    E[E]
    A[使用者提問] --> B{Telegram Bot};
    B --> C[LangChain 問答流程];
    C --> D{大語言模型 (LLM)};
    C --> E{向量資料函式庫};
    E --> F[檔案];

圖表説明：這個架構圖展示了問答機器人的核心元件和流程。使用者透過 Telegram 提問，bot 將問題傳遞給 LangChain 問答流程，流程中使用大語言模型和向量資料函式庫生成答案，最後將答案傳回給使用者。

向量資料函式庫技術的興起，特別是像 FAISS、Pinecone 和 Weaviate 等平台，為有效管理和查詢各種非結構化資料提供了新的途徑。這些資料函式庫將資料表示為向量，捕捉資料的語義含義，並支援相似性搜尋，從而實作更精確的資訊提取。

小型領域特定語言模型的應用

小型領域特定語言模型已在各個領域展現出其優勢，以下是一些應用案例：

  • 客戶服務： 客製化的聊天機器人可以針對特定產品或服務提供更精準的支援。
  • 醫療保健： 協助醫生診斷疾病、分析醫療影像，並提供個人化的治療建議。
  • 金融： 分析市場趨勢、評估風險，並提供投資建議。
  • 教育： 提供個人化的學習體驗，並根據學生的學習進度調整教學內容。

大語言模型的發展日新月異，小型領域特定模型、多代理框架、量化、PEFT 和向量資料函式庫等技術的出現，為 LLM 的佈署和應用帶來了新的可能性。這些技術的發展，將進一步推動 LLM 在各個領域的應用，並為我們帶來更多創新和價值。

  graph LR
    B[B]
    C[C]
    D[D]
    E[E]
    F[F]
    G[G]
    H[H]
    I[I]
    J[J]
    K[K]
    L[L]
    M[M]
    N[N]
    O[O]
    P[P]
    Q[Q]
    R[R]
    A[資料準備] --> B{資料清理}
    B --> C{資料標記}
    C --> D{資料增強}
    A --> E{模型選擇}
    E --> F{架構設計}
    F --> G{超引數調整}
    E --> H{訓練策略}
    H --> I{混合精確度訓練}
    I --> J{梯度累積}
    J --> K{分散式訓練}
    H --> L{評估方法}
    L --> M{困惑度}
    M --> N{BLEU分數}
    N --> O{人工評估}
    L --> P{模型解釋}
    P --> Q{特徵重要性分析}
    Q --> R{注意力機制視覺化}

這個流程圖展示了高效LLM實驗的關鍵步驟，涵蓋了從資料準備到模型評估和解釋的完整流程。每個步驟都至關重要，它們共同構成了成功的LLM實驗的根本。

駕馭LLM的挑戰：玄貓的實戰經驗（續）

接續上一部分的討論，讓我們探討如何應對LLM實驗中的特定挑戰，並分享更多實戰技巧。

應對非確定性輸出

LLM的非確定性輸出是實驗設計中的一個主要挑戰。以下是一些應對策略：

  • 設定種子： 為隨機數生成器設定種子，以提高實驗結果的可重複性。儘管不能完全消除非確定性，但可以確保在相同種子下，實驗結果保持一致。

  • 多次執行實驗： 多次執行實驗，並對結果進行平均，以減少非確定性帶來的影響。這有助於更準確地評估模型的效能。

  • 分析輸出分佈： 不要只關注單次輸出的結果，而要分析多次輸出的分佈。這可以提供對模型行為更全面的理解，並揭示潛在的偏差或錯誤。

應對黑盒特性

LLM的黑盒特性使得理解模型的內部工作機制變得困難。以下是一些應對策略：

  • 可解釋性技術： 使用可解釋性技術，例如特徵重要性分析和注意力機制視覺化，可以幫助理解模型的決策過程。

  • 探針實驗： 設計探針實驗，以探測模型對特定輸入的反應，從而揭示模型的內部表示和推理能力。

應對資料偏差

資料偏差會嚴重影響LLM的輸出。以下是一些應對策略：

  • 資料集審查： 仔細審查訓練資料集，以識別和減輕潛在的偏差。這可能涉及手動檢查資料或使用自動化工具。

  • 資料增強： 使用資料增強技術，例如反事實增強，可以幫助模型學習更公平和穩健的表示。

  • 對抗訓練： 使用對抗訓練技術，可以提高模型對抗資料偏差的魯棒性。

應對事實準確性和幻覺

LLM的幻覺問題需要特殊的應對策略：

  • 事實驗證技術： 使用事實驗證技術，例如知識圖譜和外部資料函式庫，可以驗證LLM生成的文字的準確性。

  • 人工驗證： 人工驗證是確保事實準確性的重要步驟，尤其是在高風險應用中。

其他實戰技巧

除了上述策略外，以下是一些額外的實戰技巧：

  • 使用合適的評估指標： 選擇與特定應用相關的評估指標，例如準確率、召回率、F1值和人工評估。

  • 記錄實驗過程： 詳細記錄實驗過程，包括資料準備、模型選擇、超引數調整和評估結果。這有助於追蹤實驗進度並確保結果的可重複性。

  • 使用版本控制： 使用版本控制系統，例如Git，來管理程式碼和資料。這有助於追蹤更改並協作開發。

  • 定期測試和評估： 定期測試和評估LLM的效能，以確保其在不斷變化的資料和應用場景中保持最佳效能。

LLM實驗充滿挑戰，但透過仔細的規劃、執行和評估，可以有效地應對這些挑戰，並釋放LLM的真正潛力。記住，持續學習和適應對於在這個快速發展的領域保持領先地位至關重要。

玄貓的額外提示

在設計LLM實驗時，請務必考慮以下幾點：

  • 明確的目標： 在開始實驗之前，明確定義實驗目標。這有助於指導實驗設計和評估。

  • 可控的變數： 控制實驗中的變數，例如資料集、模型架構和超引數，以隔離不同因素的影響。

  • 系統的評估： 使用系統的評估方法，例如交叉驗證和A/B測試，以獲得更可靠的結果。

  • 持續改進： 根據實驗結果不斷改進實驗設計和方法。

希望這些實戰經驗和技巧能幫助你在LLM的探索之路上走得更遠。

  graph LR
    C[C]
    A[資料準備] --> B(模型選擇)
    B --> C{超引數最佳化}
    C -- 有效 --> D[模型訓練]
    C -- 無效 --> B
    D --> E[模型評估]
    E -- 透過 --> F[佈署]
    E -- 未透過 --> C

圖表説明： 此流程圖展示了LLM實驗的典型步驟，從資料準備到模型佈署。模型訓練是一個迭代的過程，需要不斷的超引數最佳化和模型評估，才能最終佈署一個高效能的模型。

深度解析大語言模型：實驗設計與效能提升策略

在人工智慧領域，大語言模型（LLM）的實驗設計與效能提升至關重要。這篇文章將探討如何降低實驗風險、準備資料、最佳化模型架構及超引數，以最大限度地發揮LLM的潛力。我將結合個人經驗和見解，為讀者提供更全面的LLM實驗。

降低LLM實驗風險的策略

在設計LLM實驗時，我們需要謹慎應對一些潛在風險，例如技術的快速迭代、倫理和法律的考量，以及人工監督的必要性。以下是一些我總結的降低風險的策略：

  • 保持技術敏感度： LLM領域日新月異，新的模型和架構不斷湧現。持續學習新技術和實驗方法至關重要。我經常瀏覽arXiv和學術會議網站，以瞭解最新的研究成果。
  • 倫理與法律先行： 使用LLM會涉及版權、抄襲、深度偽造等倫理和法律問題。制定負責任的LLM使用規範非常重要。在開始任何實驗之前，我都會仔細評估潛在的倫理和法律風險。
  • 人工監督不可或缺： 雖然LLM功能強大，但人工監督和協作仍然至關重要。研究人員和使用者需要批判性地評估LLM的輸出，並透過提示進行引導。在我的實驗中，我發現人工監督可以有效提高模型的準確性和可靠性。

LLM 實驗資料準備

高效的LLM實驗離不開高品質的資料。精心準備的資料集是LLM實驗成功的關鍵。以下是我在資料準備方面的一些心得：

資料選擇和企劃

  • 任務導向的資料選擇： 資料的選擇必須與LLM的預期功能緊密相關。例如，訓練用於程式碼生成的LLM時，使用程式碼資料至關重要。而對於創意寫作，則需要多樣化的文學作品。我通常會根據任務需求，從多個資料源收集資料。
  • 資料品質是根本： 仔細的資料評估對於檢測錯誤、偏差和遺漏至關重要。確保資料格式正確與結構一致。我通常會使用一些資料清理工具來提高資料品質。
  • 資料多樣性與平衡： 資料集的多樣性可以幫助LLM避免偏差。如果初始資料缺乏多樣性，可以考慮使用資料增強技術。我曾經遇到過資料偏差問題，後來透過資料增強技術有效地解決了這個問題。

資料預處理技術

  • 文字清理： 移除不相關的訊息，例如標點符號、特殊字元和HTML標籤。可以使用正規化技術（例如小寫或詞幹提取）來提高一致性。
  • 分詞： 將文字資料分解成LLM可以理解和處理的較小單元，例如單詞或子詞（標記）。
  • 文字編碼： 將文字標記轉換為數值表示，以便LLM進行處理。可以使用詞嵌入或one-hot編碼等技術。
  • 資料增強： 處理有限的資料集時，資料增強變得必要。可以透過使用增強技術來人為地擴充套件資料集的大小和多樣性。

其他注意事項

  • 資料標記： 對於需要標記資料的任務（例如，情感分析），請確保標記準確與一致。
  • 資料拆分： 將準備好的資料分成訓練集、驗證集和測試集。
  • 資料版本控制： 跟蹤資料的更改，以便在需要時可以傳回到早期版本。
  • 工具和資源： 使用開源函式庫和工具來促進LLM的資料預處理。

透過精心準備資料，可以為LLM提供有效學習、生成準確輸出並最終在實驗中釋放其全部潛力所需的基礎。高品質資料是成功進行LLM實驗的根本。

最佳化模型架構和超引數

選擇合適的模型結構和調整超引數對於獲得最佳效能至關重要。本文將探討選擇架構、微調超引數以及利用預先存在的模型的技巧。

理解模型架構

  • 模型框架： 這概述了LLM的藍圖，包括所使用的神經網路型別、層數以及層之間的連線。
  • 效能影響： 所選架構會影響LLM掌握複雜資料關係和產生精確結果的能力。

最佳化模型架構

  • 從已建立的架構開始： 檢查著名的LLM框架，例如Transformer模型。
  • 考慮特定於任務的架構： 如果你的任務需要特殊功能，請研究為該目的而設計的設計。
  • 試驗變體： 試驗架構變體，例如調整層數或每層的單元數。

超引數調整 - 微調過程

  • 超引數： 這些引數控制學習過程，但它們不是直接從資料中獲得的。
  • 對學習的影響： 超引數會影響LLM從資料中學習的效率。

超引數調整技術

  • 網格搜尋： 評估預定範圍內每個可能的超引數值組合。
  • 隨機搜尋： 從定義的範圍內隨機取樣超引數值。
  • 貝葉斯最佳化： 使用過去的評估來指導對有希望的超參陣列合的搜尋。

其他注意事項

  • 硬體限制： 在選擇架構和調整超引數時，請考慮你的計算資源。
  • 評估指標： 定義清晰的指標以評估LLM的效能。
  • 協作和開源資源： 與LLM研究社群互動。
  • 開源工具： 使用開源儲存函式庫和平台，例如TensorFlow或PyTorch。

精雕細琢模型結構和超引數調整，能釋放大語言模型（LLM）的全部潛力。這是一個迭代的過程，需要不斷實驗、評估和改進。讓我們擁抱探索精神，為LLM研究的持續發展貢獻力量。

(程式碼範例和內容解密將在後續文章中提供)

玄貓

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技術愛好者，專注於分享程式開發、雲端技術與 AI 應用的心得體會。