all
238 posts in all
Part 4 — FDE 面試準備指南(四):System Design 實戰
以 Google AI 工程師兼面試官的視角,完整拆解兩道 FDE 高頻系統設計題:企業知識庫 Chatbot 與 Internal AI Copilot,含 Auth、RBAC、Cache、NL2SQL 的設計決策與 trade-off
Part 4 — AI Forward Deployed Engineer 必備技能指南(四):生產環境 AI 系統監控與最佳化
深入探討生產環境 AI 系統的全方位監控策略、效能最佳化技術、故障診斷流程與成本管理實務
Part 4 — RAG 完全指南(四):查詢轉換、Self-RAG 與 Context 壓縮
當問題本身就是問題:深入三大 RAG 優化技術——Step-Back Prompting、Self-RAG 自我反思、以及 Context Compression。了解它們的核心原理、實作方式、優缺點與最佳使用場景。
Part 4 — 用 AI Bot 打造顧問團隊(四):小型外包公司實戰案例
實戰案例:一家 10 人軟體外包公司如何用 AI Agent 團隊自動化需求評估、報價、專案追蹤與客戶溝通,包含完整 Prompt、Skill 設計與執行步驟。
Part 4 — AI 深海/太空環境音串流實戰(四):Shorts 導流、社群經營與多元變現策略
系列完結篇:從 0 到 10 萬訂閱的完整增長路線圖。掌握 Shorts 病毒式傳播技巧、社群深度經營策略,以及月入 $5,000+ 的多元變現模式。
Part 4 — Kubernetes Autoscaling Complete Guide (Part 4): Monitoring, Alerting & Threshold Tuning
Part 4 of the Kubernetes Autoscaling series: Complete guide to monitoring EKS autoscaling with Prometheus and Grafana. Includes CDK setup, alerting rules, custom dashboards, and threshold tuning strategies for production-grade observability.
Part 5 — AI 工程從零開始|Phase 3:深度學習核心 — 從第一原理構建神經網路
從感知機到多層神經網路,理解反向傳播、激活函數、正則化與批次正規化的工程本質,不依賴框架手刻神經網路
Part 5 — FDE core topic - Re-ranking & Cross-Encoder:向量粗召回後的精準重排序機制
深入拆解兩階段檢索架構——ANN 快速粗召回搭配 Cross-Encoder 精準重排,如何將 RAG 系統的 MRR@5 從 0.61 提升至 0.79、幻覺率降低 40%。
Part 5 — FDE 面試準備指南(五):RAG 深度技術——Chunking、Embedding、向量資料庫與混合搜尋
以 Google AI 工程師兼面試官的視角,深度拆解 RAG 的技術細節:Chunking 策略選擇、Embedding 模型挑選、向量資料庫設計、混合搜尋與 Reranking,以及 Context Window 爆炸的處理方式
Part 5 — AI Forward Deployed Engineer 必備技能指南(五):客戶協作與問題解決實務
深入探討 AI FDE 客戶協作的核心技能,包含需求分析、技術溝通、專案管理與問題解決的最佳實務
Part 5 — RAG 完全指南(五):生產級評估、GraphRAG 與 Agentic RAG
RAG 系列終章:如何用 RAGAS 框架量化評估 RAG 品質、GraphRAG 如何用知識圖譜突破向量搜尋的限制,以及 Agentic RAG 如何讓 AI Agent 主動決策何時搜尋、搜尋什麼。
Part 5 — 用 AI Bot 打造顧問團隊(五):數位行銷公司實戰案例
實戰案例:一家 8 人數位行銷公司如何用 AI Agent 團隊自動化內容策略、廣告文案、成效報告與客戶簡報,包含完整 Prompt、LangGraph 實作與執行步驟。
Part 5 — Kubernetes Autoscaling Complete Guide (Part 5): Vertical Pod Autoscaler & Resource Optimization
Part 5 of the Kubernetes Autoscaling series: Deep dive into Vertical Pod Autoscaler (VPA), resource right-sizing strategies, combining VPA with HPA, and production-grade resource optimization techniques for cost-effective Kubernetes operations.
Part 6 — AI 工程從零開始|Phase 4 Part 1:電腦視覺基礎 — 從像素到 CNN 特徵
深入解析卷積神經網路的工程直覺:卷積運算、池化、ResNet/EfficientNet 架構演進、影像資料增強與遷移學習策略
Part 6 — FDE core topic - Prompt Injection & Jailbreak Defense:生產環境零信任 AI 防禦體系
深入剖析生產環境中 LLM 系統面臨的 Prompt Injection 與 Jailbreak 攻擊,從輸入分類器、XML 隔離、DLP 掃描到工具白名單,建構四層縱深防禦體系。
Part 6 — FDE 面試準備指南(六):RAG 進階——檢索失敗、Grounding、評估指標與成本控制
以 Google AI 工程師兼面試官的視角,深度拆解 RAG 系統的四大進階主題:檢索失敗的原因與修復、Grounding 策略、RAG 評估指標設計,以及生產環境中的成本控制
Part 6 — Kubernetes Autoscaling Complete Guide (Part 6): Advanced Autoscaling Patterns
Part 6 of the Kubernetes Autoscaling series: Advanced autoscaling patterns for stateful applications, multi-cluster deployments, cost optimization strategies, batch job scaling, and emerging technologies. Real-world architectures and production-grade implementations.
Part 7 — AI 工程從零開始|Phase 4 Part 2:目標偵測與語義分割 — 讓機器看懂空間
深入解析 YOLO/Faster-RCNN 目標偵測架構、Mask R-CNN 語義分割、IoU/mAP 評估框架與工業部署的延遲優化策略
Part 7 — FDE core topic - Indirect Prompt Injection:Agent 工具鏈的隱形攻擊與沙盒隔離
深入剖析 Indirect Prompt Injection 攻擊原理,從雙模型特權隔離架構到 Unicode 正規化防禦,逐層建構企業級 Agent 安全沙盒。
Part 7 — FDE 面試準備指南(七):Agent 深度設計——ReAct vs Planner、Tool Routing、Multi-Agent
以 Google AI 工程師兼面試官的視角,深度拆解 Agent 系統設計的五大主題:ReAct vs Planner-Executor 架構選擇、Tool Routing 四層漏斗、Multi-Agent 邊界、Loop 終止策略,以及 Memory 系統設計
Part 7 — Kubernetes Autoscaling Complete Guide (Part 7): Production Troubleshooting & War Stories
Part 7 of the Kubernetes Autoscaling series: Real-world production incidents, debugging workflows, common failure scenarios, and hard-learned lessons from operating autoscaling at scale. Battle-tested troubleshooting guides and postmortem analysis.
Part 8 — AI 工程從零開始|Phase 4 Part 3:視覺語言模型、3D 視覺與世界模型
深入解析 CLIP/BLIP/LLaVA 視覺語言模型架構、NeRF/3D Gaussian Splatting 三維重建、以及 Sora 等影片生成世界模型的工程原理
Part 8 — FDE core topic - PII 去識別化與格式保留加密:資料進入 AI 管線前的隱私護欄
深入解析 PII 去識別化光譜、格式保留加密(FPE)原理、Cloud Sensitive Data Protection 整合,以及 AI 管線中隱私護欄的三個實作層次。
Part 8 — FDE 面試準備指南(八):ML 基礎必備——從傳統機器學習到 Deep Learning
以 Google AI 工程師兼面試官的視角,系統整理 FDE 面試不能缺的 ML 基礎:Supervised Learning、評估指標、Overfitting 處理,以及從 MLP 到 Transformer 的 Deep Learning 核心概念
Part 8 — Kubernetes Autoscaling Complete Guide (Part 8): Security, Compliance & Governance
Part 8 of the Kubernetes Autoscaling series: Complete guide to securing autoscaling infrastructure with RBAC, policy enforcement, compliance frameworks (PCI-DSS, HIPAA, SOC2), multi-tenancy patterns, audit logging, and governance best practices for enterprise Kubernetes.