向量資料庫
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RAG (檢索增強生成)將大語言模型與外部知識源結合，在生成前先檢索相關文檔嵌入，大幅減少幻覺、提供最新資訊並提升領域準確性。演化出Naive、Advanced與Modular三種範式，廣泛應用於客服、醫療、金融等領域並帶來顯著效益。面臨檢索相關性、延遲等挑戰，未來朝多模態、自適應與混合架構發展。
PostgreSQL 雖然本質是關聯式資料庫，但透過 pgvector 等擴充模組，也能實現向量資料查詢與儲存。本文將帶你了解 PostgreSQL 和向量資料庫的差異、整合方法，及其在 AI、語意搜尋等實際應用中的優缺點。
本文整理目前常見的向量資料庫與實務選型建議，涵蓋 Milvus、Weaviate、Qdrant、Chroma、Vespa 等開源方案，以及 Pinecone、Amazon Kendra 等雲端服務，並討論 PostgreSQL pgvector、Elasticsearch 的向量能力延伸。
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本篇文章介紹如何在 Ubuntu 上安裝 RAGFlow：從環境設定、安裝必要套件，逐步指令範例，幫助你在 Ubuntu 上快速部署穩定的知識檢索系統並整合到應用中。
RAG（Retrieval-Augmented Generation）技術結合資訊檢索與生成式 AI，解決傳統 AI 回答不準確的問題。RAG 通過檢索外部資料並生成更可靠的回答，提升準確性並降低成本。本文解析 RAG 的運作原理打造客製化 RAG 系統。
