RAG
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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。
[本文沒有任何一個字以及標點符號由AI生成]除了揭露AI回應測驗結果。
ChatGPT 5.2剛更新，順便來把這個研究做完。
先給兩個AI對比回應，圖片非常長，會讓這篇文章爆掉，所以另外開一個貼文，但看兩則有引導COT以及沒引導COT的結果。
人類利用AI追尋真實，本質上就是一場芝諾...
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
闡述 iPAS AI 應用規劃師的重點知識，包括 RAG 技術如何從外部知識庫提升 AI 回答的準確性，以及 RPA 如何透過模擬人類操作提高工作效率，並指出 RPA 與 AI 結合的潛力。
RAG 能讓 AI 學會「懂公司」的知識，成為企業導入生成式 AI 的關鍵橋樑。本文帶你看懂 RAG、Grounding、Search 的差異，並解析 Google Vertex AI RAG Engine 如何幫你快速打造專屬 AI 問答應用。
你有沒有遇過這樣的情況：打開一份上百頁的 PDF 文件，只是為了找一個小小的答案，結果花了半小時還翻不到重點？
我常常在讀技術文件或研究資料時，都遇到這種麻煩，於是我開始想：能不能做一個「文件助理」，讓我可以直接問它問題，它會自動在文件裡找到相關內容，再用 AI 幫我整理答案？
就這樣，我設計並
隨著 Agent 任務複雜度的提升，單純擴大上下文窗口已無法滿足需求，反而可能因計算成本和「注意力衰減」問題導致效率下降。傳統 RAG 的局限性，結合短期與長期記憶、發展情境感知檢索、上下文壓縮等策略的解決方案，對於構建更智能、更能解決複雜問題的 LLM Agent 至關重要。
