人工智慧
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Prompt Engineering 進階策略：讓 LLM 輸出更精準
從思維鏈（CoT）到自我反思，本文整理 7 大進階 Prompt Engineering 策略：少樣本提示、結構化輸出、角色設定、任務分解、提示範本管理，以及常見反模式的避免方法。
#ChatGPT #Python - 6 分鐘閱讀
RAG 檢索增強生成架構深度解析
深入解析 RAG（檢索增強生成）架構的索引與查詢兩大階段，涵蓋文件切分、向量化、混合檢索、Reranking 等進階技巧，以及使用 RAGAS 評估系統品質的完整實作。
#Python #ChatGPT LLM 提示工程最佳實踐：寫出真正有效的 Prompt
整理 LLM 提示工程的核心技巧，包含角色扮演、少樣本學習、思維鏈引導與結構化輸出，搭配實際程式碼範例，協助開發者寫出更有效的 Prompt。
#Python #ChatGPTPython Web Scraping 實戰：從基礎到反爬蟲對策
從 requests + BeautifulSoup 基礎爬蟲到 Playwright 處理動態 SPA，以及非同步並發爬取技術，並涵蓋 User-Agent 輪換、隨機延遲等常見反爬蟲應對策略的完整實戰指南。
#PythonPython 資料處理：Pandas 進階技巧與實戰範例
整理 Pandas 進階技巧，包含大型 CSV 分批讀取、MultiIndex 操作、向量化效能優化、時間序列處理與資料清理，提升日常資料分析效率。
#Python
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