RAG
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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。
Google 在 2025 年 9 月 4 日推出一款全新的開源嵌入模型——EmbeddingGemma。這款模型不僅在同級別中表現頂尖，其輕量化的設計更使其能直接在手機、筆電等裝置上高效運行，甚至不需要網路連線。
「RAG 已死？」這句話前陣子引發一波討論風潮。RAG (Retrieval-Augmented Generation，檢索增強生成) 讓大型語言模型 (LLM) 能夠存取外部知識，看似解決了模型「胡說八道」和知識侷限性的問題。
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本篇教學說明在本地部署的 GitHub Dify（開源）專案中，忘記管理員密碼時，如何快速且安全地重設管理員帳號密碼。
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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。
AI蓬勃發展了三年，想必大家已經很熟悉目前交談式的AI相關應用，但如果你侷限的是某些領域以及非公開的知識庫查詢，需要餵資料進去資料庫，讓LLM來針對這個非公開的知識庫做問答，那你就可以考量RAG這個檢索增強生成的AI技術來達成這個目標。
RAG是做LLM前置的資料處理跟檢索處理，可分為幾個階段：
本文深入淺出地介紹AI如何利用上下文視窗（Context Window）技術來理解和回應使用者提問，並闡述背後的系統架構和機制，包含系統如何過濾雜訊，避免記憶體超載，以及寫入和讀取記憶的過程，並以類似RAG架構作比喻。
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深入了解檢索式增強生成 (RAG) 如何解決大型語言模型 (LLM) 的幻覺與資訊時效性問題。TN科技筆記解析不同RAG方法以及如何選擇最適合的方案，讓你的 AI 更智慧、更可靠！
Gen AI prompt 練習 25.07.13
今天的練習是由Gemini出題，試作RAG進階考量的Prompt。
-- With Gemini --
Gemini 說：
關於今天的練習與思考，我們將結合 RAG 的進階考量，設計一個模擬的 Prompt。
請設計一個 RAG 系統的「