最近比較熱門的開源 LLM，「Meta 的 Llama 3.2」和「阿里巴巴 的 Qwen 2.5」都有小參數量的版本，今天來使用 Ollama 跑在只有 CPU 的 Windows 電腦上，比較看看生成速度與內容效果如何。

問題太爛、太模糊，導致 RAG 找不到相關文件？介紹幾種「查詢轉換 (Query Transformations)」方法，將問題做個「升級」，提升後續的檢索效果，讓 AI 看懂我們的 "言外之意"。

Metabase 內將做好的圖表放在 Dashboard 中一起呈現，方便我們一目了然，而且還可加上篩選欄位、圖表間連動、分頁標籤等等功能。

使用 Python 的 LlamaIndex 套件，搭配免費的 Gemini 模型 API，來打造屬於你自己的 RAG (Retrieval Augmented Generation) 個人知識庫。

OpenAI 發表的 Sora 模型除了將文字描述轉成影片之外，還可以向前或向後擴展影片、製作無限循環影片、影片風格轉換、連接兩段影片做過場，實在是非常的強大。

上次我們安裝完 Metabase 這個 BI 工具，接著要進入建立提問 (Question) 與繪製圖表 (Chart) 的部分，Metabase 除了提供 UI 介面操作，也可以使用 SQL 語法查詢，趕快跟著實作吧。

再來介紹一款抓取搜尋引擎結果的服務，Bright Data 是專注於商務的客戶，因此照理說穩定度應該會比較好。而且他們還有其他像是 Proxy、Scraping Browser API、Web Scraper IDE、Web Unlocker 等等服務。

Google DeepMind 開發的 Gemini (雙子星) 原生多模態大型語言模型，是第一個在 MMLU 方面超越人類專家的模型，文內帶你一步步使用 Pytohn 來串接 Gemini Pro API。

如果你有抓取 Google、Yahoo 搜尋結果的需求，但不想自己去對抗難搞的反爬蟲機制，或許可以嘗試看看像是 DataForSEO 之類的 API 服務，會讓你輕鬆不少。

Streamlit 幫助我們快速製作 Web 應用程式，而且不需要任何前端技能，全部都採用 Python 語法完成。讓你輕鬆分享網路爬蟲、數據科學和機器學習的資料，是一個非常方便的套件。