#Python

30 posts tagged "python"

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Part 1 — Hugging Face 實戰（一）：它到底是什麼，以及如何開始

從零認識 Hugging Face：Hub、Transformers、Datasets、Spaces 五大支柱的關係，帳號與 Token 設定、CLI 安裝、快取機制，以及三行程式碼跑起第一個模型。含完整可執行範例。

·22 min aiengineering
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Part 1 — OpenWorker 深度解析（一）：架構全景 — 一個能交付成果的桌面 AI 同事

從零拆解 Andrew Ng 團隊的開源專案 OpenWorker：它為什麼強調「交付成果而非聊天」、三層本地優先架構如何組成、37000 行 Python 後端的目錄職責分工，以及一次任務從輸入到產出的完整生命週期。

·24 min aiengineering
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Part 1 — AI Forward Deployed Engineer 必備技能指南（一）：基礎核心概念與技術棧

深入解析 AI FDE 角色所需的核心技術基礎，包含 Python 生態系統、深度學習框架、大語言模型基礎與提示工程技術

·12 min aiengineering
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Part 1 — CrewAI 完全指南（一）：入門與核心概念——用多 Agent 協作解決複雜問題

從零開始學 CrewAI：什麼是多 Agent 協作框架、為什麼需要它、核心四大元件（Agent、Task、Crew、Tool）的詳細說明，以及你的第一個 CrewAI 應用程式。

·20 min aiengineering
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Part 1 — RAG 完全指南（一）：基礎概念與你的第一個 RAG 系統

從零開始理解 RAG（Retrieval-Augmented Generation）：為什麼 LLM 需要外部知識、RAG 的核心架構是什麼，以及如何用 Python 實作一個最基本的 RAG pipeline。

·20 min aiengineering
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Part 1 — Crypto Quantitative Trading Part 1: Fundamentals and Essential Concepts

Comprehensive guide to crypto quantitative trading fundamentals. Explore market microstructure, data sources, technical indicators, and statistical analysis. Build production-ready data pipelines for Bitcoin and Ethereum with Python, pandas, and ccxt.

·25 min engineeringfinance
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Part 1 — Building MCP Servers for Claude Code Development - Part 1

Complete guide to setting up Model Control Protocol (MCP) servers for Claude Code, from basic configuration to building custom tools that enhance your AI-powered development workflow.

·18 min aitools
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Part 2 — Hugging Face 實戰（二）：用模型、跑 App、推送自己的模型

如何從兩百萬個 repo 中挑對模型、用四個抽象層載入它、用 Gradio 與 FastAPI + vLLM 把它變成服務，並把自己的模型完整推上 Hub。含量化、Spaces 部署與 Model Card 撰寫範例。

·26 min aiengineering
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Part 2 — OpenWorker 深度解析（二）：TurnEngine — Agent 迴圈的完整解剖

逐行拆解 OpenWorker 的 1192 行 agent 迴圈：訊息的真實形狀、blocking provider 如何橋接到 async loop、工具呼叫的授權與併發分流、四種中斷狀態下的「不留孤兒 tool_call」不變式，以及 canonical history 與 outbound view 的分離設計。

·28 min aiengineering
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Part 2 — CrewAI 完全指南（二）：三個真實場景實戰——競情分析、程式碼審查、客服自動化

CrewAI 不只是玩具：用三個完整的生產級範例說明如何建立競爭對手情報分析系統、自動化程式碼審查流程、以及智慧客服分類與回覆系統，包含工具整合與 Hierarchical Process 實作。

·35 min aiengineering
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Part 2 — RAG 完全指南（二）：Chunking 策略與向量資料庫選型

深入探討 RAG 系統的兩個核心基礎：如何切塊才能保留語意完整性，以及如何選擇適合的向量資料庫。包含五種 Chunking 策略比較與主流向量 DB 的實測比較。

·25 min aiengineering
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Part 2 — 用 AI Bot 打造顧問團隊（二）：三條路線的實作步驟與範例程式碼

深入實作：分別用 Claude Code + AGENTS.md、Gemini CLI 與 LangGraph 建立 AI 顧問 Agent 團隊。包含完整設定步驟、System Prompt 設計、範例程式碼與關鍵注意事項。

·30 min aiengineering
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Part 2 — Crypto Quantitative Trading Part 2: Advanced Strategies and Backtesting Framework

Advanced guide to cryptocurrency trading strategy development and backtesting. Implement multiple strategy types, build robust backtesting frameworks, apply proper risk management, and evaluate performance with industry-standard metrics. Complete with Python implementations.

·28 min engineeringfinance
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Part 3 — Hugging Face 實戰（三）：微調實戰 — Datasets、Trainer 與 LoRA/QLoRA

什麼時候才該微調？從資料準備、LoRA/QLoRA 原理、TRL SFTTrainer 完整訓練程式碼，到評估、合併、量化與部署的全流程。含超參數決策表與六種失敗模式診斷。

·28 min aiengineering
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Part 3 — OpenWorker 深度解析（三）：Harness — 權限模型、Inbox 與人機協作

拆解 OpenWorker 的安全外殼：58 行的 RiskClass 如何撐起整個權限系統、五種執行模式的決策流程、shell allowlist 的前綴比對陷阱、跨 session 的 Inbox 決策佇列與 durable resume，以及 SSRF 防護、prompt injection 防線與稽核軌跡。

·29 min aiengineering
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Part 3 — CrewAI 完全指南（三）：進階技巧——Flows 事件驅動、Memory 記憶體、與生產部署

CrewAI 進階篇：用 @start/@listen/@router 建立事件驅動的複雜工作流程、三種記憶體機制的實際應用、錯誤處理與成本控制，以及如何把 CrewAI Crew 包成 API 服務部署到生產環境。

·35 min aiengineering
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Part 3 — RAG 完全指南（三）：進階檢索技術——混合搜尋、HyDE、Multi-Query、Reranker

Naive RAG 的搜尋精準度不夠？本篇深入四大進階檢索技術：BM25 混合搜尋、假設性文件嵌入（HyDE）、多查詢檢索（Multi-Query）、以及 Cross-Encoder Reranker，每個都有核心原理、程式碼與最佳使用場景。

·30 min aiengineering
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Part 4 — Hugging Face 實戰（四）：後訓練 — 從 SFT 到 DPO、ORPO 與 GRPO

後訓練不只是再微調一次。完整解析 DPO / ORPO / KTO / SimPO / GRPO 與 PPO 的差異、偏好資料怎麼準備、TRL 的完整訓練程式碼，以及如何評估對齊效果與偵測 reward hacking。

·27 min aiengineering
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Part 4 — OpenWorker 深度解析（四）：LLM 層 — Provider 抽象、能力降級與 Context 自動壓縮

拆解 OpenWorker 如何同時支援 OpenAI、Anthropic、Gemini、Bedrock、Vertex、Ollama 與多家轉售商：ProviderClient 契約為何刻意同步且無迴圈、能力矩陣如何驅動 vision/PDF 降級、TokenUsage 的快取拆分，以及 561 行 compaction.py 的完整壓縮演算法。

·27 min aiengineering
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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。

·28 min aiengineering
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Part 5 — Hugging Face 實戰（五）：端到端實戰 — 打造一個完整的 RAG 客服系統

把前四篇串起來：用 bge-m3 + FAISS + reranker + 微調模型，從文件切分、混合檢索、引用生成、FastAPI 服務化到 Gradio 部署與線上評估，一套可直接執行的完整專案程式碼。

·30 min aiengineering
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Part 5 — OpenWorker 深度解析（五）：能力擴充 — Tools、Skills、Personas、MCP 與排程

拆解 OpenWorker 的五層能力擴充體系：ToolRegistry 與封閉式 Capability 目錄、Persona 作為資料而非程式碼、Skills 的漸進式揭露、explore 子代理的 context 隔離、MCP 客戶端的單任務生命週期，以及排程器的 catch-up 與 skip-on-overlap 策略。

·28 min aiengineering
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Part 5 — AIO / GEO - Part 5 - 量測與案例篇：建立監測系統與六個月實戰復盤

GEO 的最後一哩：設計 prompt set、用 Python 建置多引擎引用監測系統、計算 AI Visibility Score、從伺服器日誌與 GA4 辨識 AI 流量，最後以一個 B2B SaaS 站的六個月完整復盤（含失敗的部分）與 ROI 試算收尾。

·28 min aibusiness
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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。

·35 min aiengineering

ollama on mac - part 4 - 與應用整合(Python、OpenAI SDK、LangChain、Open WebUI、RAG)

把本機 Ollama 模型接進真實應用的完整實戰:官方 Python/JS SDK、OpenAI 相容層、LangChain、Open WebUI,以及手把手打造一個離線可跑的本地 RAG。

·24 min aiengineering