ADAPT Model

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今年參加 Agile tour taipei 2022 除了當任講者，當然也趁機聆聽了許多場不同講師的分享，覺得收穫頗豐。

其中一場George(詹喬智)分享的『從調適性領導看敏捷的推動』，相當引起我的注意。George分享時，談到了 Succeeding with Agile 一書作者Mike Cohn強調的 ADAPT model，讓我這個參與多次敏捷導入的人特別有感。

書中提到敏捷導入的幾個關鍵步驟，分別是 Awareness, Desire, Ability, Promote and Transfer，而這幾個字的字首，就組成了ADAPT這個字。

在一個對 敏捷/Scrum 完全陌生的環境中，怎麼讓同仁從 意識到(Awareness) 團隊/企業有改變(導入某種技術或方法)的需要，進而引發同仁對導入的渴望(Desire)，然後培養同仁所需的能力(Ability)，接著才進行推廣(Promote)，最後透過持續的典範轉移(Transfer)將導入面擴大(Scale, 規模化)，這個系統化的做法，大致描述了推動者該有的步驟與順序。

擔任敏捷/Scrum和DevOps導入的顧問服務多年，我對這個程序特別有感。我常常看到很多 Scrum Master，在企業中陣亡的原因，剛剛好就是因為沒有遵循這個系統化的作法。

一拿到老闆發下的令牌，就好像握有尚方寶劍般的開始強推敏捷轉型，誤以為同仁都和自己一樣，對敏捷充滿了渴望，殊不知，往往只有自己一個人在自嗨而已…

在同仁沒有意識到(Awareness) 自己(與自己所屬的團隊)有轉型的需要前，是不會有任何動力去培養轉型所需的能力(Ability)的(因為大家都很忙)。這時，任何強加上去的教育訓練或協助，都會像是投入池塘的小石子，即便泛起漣漪也難成大浪。

反倒是，同仁若對轉型有足夠的了解後，自己開始有了對轉型的渴望(Desire)，這時，培養同仁的能力所舉辦的任何教育訓練或是其他活動，都會相對容易獲得支持和歡迎，且會被視為是一種對同仁的友善協助而非干擾。

ADAPT，是一個非常好的提醒，對於在企業中想導入敏捷和DevOps等數位化轉型的推動者，都是一個很值得參考的模型。

覺得在你的企業內很難推動 敏捷/DevOps/單元測試(Unit Test)/OOO/XXX/… ? 想要讓同仁進行Pair Programming 卻找不到適當的做法? 不妨想想 ADAPT Model，或許你也會和我一樣有不同的收穫。

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在POC或迷你專案中使用 LiteDB

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3/24，我發了篇FB 貼文 ，提到我很久沒有在撰寫範例的時候使用關聯式資料庫了。這不是因為關聯式資料庫不好，而是使用場景和情境的問題。 大部分的教學文章或範例，為求讓主題專注不要失焦，我會讓範例盡可能地簡單。例如，用Console App 取代 Web 架構，用file取代DB。這樣學員的進入障礙會再降低一點，畢竟，我們不能假設每一位學員都對MVC框架或是資料庫存取的ORM有認識。 那篇貼文得到不少迴響，其中有位讀者建議，也可以考慮用 LiteDB ，我當時回覆說我會找個時間來試試看。既然說了出口，肯定是必須要測試一下的。 LiteDB 技術上來說，LiteDB 是一個嵌入式的 NoSQL 資料庫，特別是針對 .NET 開發者設計。其本質上是一個檔案，但它提供了類似於傳統關聯式資料庫管理系統的功能，包括存儲、檢索、更新和刪除資料操作。LiteDB 以單一檔案的形式儲存在專案資料夾中，這使得它非常適合於輕量級應用。不管是desktop app、mobile app或任何需要資料庫但又不希望安裝重量級資料庫伺服器的情境，都很適合。 你只需要針對專案安裝 NuGet 套件就可以使用： dotnet add package LiteDB 不需要伺服器、不用管帳號密碼、可以跨平台，所有的資料都存儲在單一檔案，便於管理和分發、佈署。簡單的說，當我寫好範例，在裡面放一些資料，丟上GitHub，你不管在哪一個平台(Windows, Linux)，Clone下來之後，無須任何配置、設定，就可使用，資料也不會消失，無須重建。 確實，這對做範例非常方便。 你可以看看我在GitHub上的這個範例： git clone https://github.com/isdaviddong/TestLiteDB.git 下載下來之後，無須任何設定，直接 dotnet run 就可以執行： 專案中，包含了一個MyData.db檔案，就是資料庫實際儲存的位置： 你可以透過底下這樣的程式碼，即可使用： var db = new LiteDatabase ( "MyData.db" ) var col = db . GetCollection < Person > ( "persons" ) ; 其
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使用Qdrant向量資料庫實作語意相似度比對

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什麼是向量資料庫? 在許多的AI實作當中，都有向量資料庫的使用需求。例如RAG(檢索增強生成)、或是資料的相關性比對、相似性搜尋…等，這些應用情境中，我們都會用到向量資料庫。 向量資料庫主要的任務，當然就是存儲和查詢向量數據。被儲存的向量數據通常是高維度的資料，以陣列(集合)的形式呈現。 例如，OpenAI就有提供一組Embedding API，讓我們可以把文字給向量化。你可以透過該 API，把一句話(一段文字)轉換成向量數據，類似底下這樣： OpenAI 的這組 Embedding API，在預設狀況下，會把資料轉成 1536 維度的向量數據，其背後的行為是把文字送給一個訓練好的模型，透過該模型跑出這組向量數據，再回傳給用戶。 然而，把一段文字給向量化的目的是什麼呢? 當我們把文字做了這種轉換後，在 1536 維度的座標空間(向量數據)中，愈相似的文字，透過Embedding API會得到距離愈接近的座標點，藉此，我們得以迅速的判斷兩段文字在語意上的相似性。 而向量資料庫中所謂的查詢功能，主要就是向量的檢索，像是『近鄰搜索（Nearest Neighbor Search）』，當用戶或應用程式提交一個向量查詢時，向量資料庫會幫我們找出資料庫中，與之最相似(接近)的向量座標點。 因此，開發人員只需要透過 Embedding API，把文字轉成向量，再把轉換好的向量座標值，儲存到向量資料庫之中，未來就可以透過向量資料庫來查詢相似(接近)的文字。 關於這個部分，如果讀者有興趣，前陣子有段網路上的影片把多維度向量資料庫的概念介紹的蠻清楚的: https://www.youtube.com/watch?v=W_ZUUDJsUtA https://www.youtube.com/watch?v=ct20Kv8yn0U 為何需要? 向量資料庫最實務上的應用，就是找到類似的特徵值。 例如，當我們把人臉的特徵值以向量資料的形式儲存到向量資料庫中之後，我們就可以透過資料庫本身提供的搜尋功能，快速地尋找出相似的人臉，這也是許多AI應用實現的基礎。 我們底下的程式碼範例，則是找出最接近的問題。(呃…什麼意思?🤔 請往下繼續看) 我們在建立對談機器人時候，常常需要讓機器人回答用戶的問題。這時，我們會讓用戶輸入問句，然後透過 Embedding API
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專業的價值...

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使用 Airtable 在小型需求上取代傳統資料庫

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