RAG
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學術界用一套叫 Ontology 的正式語義架構，把 AI 亂講話的比率從 63% 砍到 1.7%，但那要專家設計加整套工具鏈。我用 6 個標籤加父卡指向，在 18000 張卡片上跑了 A/B 實驗，測的東西不一樣，但背後的防禦機制相同。類型錯誤 55% 降到 0%，推理品質加 19%。
本文釐清 AI「使用」與「引用」的根本差異，解析模型訓練內化與回答時啟動檢索（RAG）之間的區別，並預告後續實測不同問法是否影響引用機率。
楊智傑／雲林科技大學 科技法律研究所 教授
生成式人工智慧（Gen AI）開發者及業者為了避免回答發生AI幻覺（hallucinate），因此採取檢索增強生成（RAG）技術 — 開啟此技術後，AI會先上網查詢網頁，確認資料正確性，再回答使用者問題。
本文從探討「紅皇后理論」的出處誤解，延伸至對大眾文化、AI 幻覺、演算法及「權威資料」的反思。作者指出，大眾文化（如迪士尼改編）的「擬像」容易混淆資訊，與 AI 幻覺的產生有共通之處。文章比較人類的搜尋習慣與 AI 的檢索增強生成（RAG），探討權威資料的定義與演變，並對未來 AI 的影響提出想像。
RAG是什麼？相信有在使用AI的你，一定遇過 AI 「一本正經胡說八道」的情形，也就是著名的幻覺（Hallucinations）問題，當模型缺乏足夠資訊時，它傾向於「憑空捏造」出看似合理的答案。那麼，我們該如何解決這個問題？AI 服務商將為各位讀者介紹幻覺問題的解方：RAG。
當 OpenAI 的 GPT-5 與 Google 的 Gemini 3 Pro 在推理能力、程式碼生成與多模態理解上展現出近乎神蹟的進步時，Google DeepMind 最新研究卻揭露，即便 Gemini 3 Pro 與 GPT-5 結合搜尋工具，事實準確率仍僅 83.8%....
臨床藥師David轉戰數據分析，運用AI、結合臨床數據與法規洞察，深入剖析生技醫療股的隱性風險與核心價值。分享獨家觀點，助你避開地雷，發掘潛力股。
這個星期的大語言模型(Large Language Model, LLM)課堂講的主題是RAG，檢索增強生成(Retrieval-Augmented Generation, RAG)，這個主題算是2024年在談大語言模型的時候很常談到的一個概念。從2023年底ChatGPT的發布，大眾對於AI聊天機
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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我們在「🤖 用 RAG + Multi-Agent + Docker 打造會自己協作的智能文件助理」有說明我們如何用AI框架來實際開發一套AI應用， 但該篇文章屬於比較整合性的專案， 對於需要漸進式學習的朋友來說會比較發散一些， 因
