Learning-lab 是我的個人練習與實驗庫，用於存放各類程式、AI 技術、資料分析與系統設計的小練習與 DEMO。
每個練習都被獨立放在不同資料夾中，方便管理與回顧。
| 資料夾 | 說明 |
|---|---|
| RAGQA-Eval DEMO | 練習 Retrieval Augmented Generation (RAG) 系統的評估流程，包含資料、程式碼與簡單示範。 |
| LangPDFDemo | 使用 LangChain UnstructuredPDFLoader 處理 PDF 的練習，支援分類元素、打印文字段落與清單。 |
| PEFT-Capybara-Chat | 使用 PEFT (QLoRA) 微調 Llama-3.1-8B-Instruct，測試 Capybara dataset 的訓練與生成效果。 |
| PEFT-OPT350M-Capybara-Chat | 使用LLM 有監督微調實驗 (Supervised Fine-Tuning, SFT) 與 PEFT微調 facebook/opt-350m，測試 Capybara dataset 的訓練與生成效果。 |
| LangChain 1.0 HITL 練習 | 練習使用 LangChain 1.0 建立 agent，探索 Human-in-the-Loop (HITL) 方法，包括工具呼叫控制、Context 與 middleware 使用 |
| 施工中 | --- 施工中 --- |
⚠️ 其他練習內容尚在整理中，將陸續上傳。