AI相關
本書本旨在收錄、整理並長期紀錄與人工智慧（AI）技術相關的各類文章與內容，作為持續累積與分享 AI 知識的共筆空間。收錄範圍涵蓋機器學習、深度學習、自然語言處理、電腦視覺、生成式 AI 與大型語言模型（LLM）等領域的技術筆記、研究心得、實作教學、工具介紹與應用案例。同時也會記錄 AI 產業的最新發展趨勢、重要論文摘要、開源專案分享，以及在實務中遇到的問題與解決方法。期望透過系統化的方式整理這些資訊，方便日後查閱與回顧，也作為學習歷程的紀錄。內容將會持續更新與補充，逐步建立成一份完整且實用的 AI 技術知識庫。
RAG（檢索增強生成）概述
什麼是 RAG RAG（Retrieval-Augmented Generation，檢索增強生成）是一種結合「資訊檢索」與「生成式語言模型」的技術架構。它的核心概念是：在大型語言模型（LLM）...
LLM 與 RAG 的巧妙關係
前言 近年來大型語言模型（Large Language Model, LLM）的崛起，徹底改變了人們與資訊互動的方式。然而，LLM 並非萬能，它有著知識更新落後、容易產生幻覺（Hallucina...
RAG 系統的向量儲存選型：Qdrant、MongoDB 與 Redis 的分層協作
核心觀念：它們不是三選一 在 RAG 系統裡，Qdrant、MongoDB 與 Redis 常被誤解為彼此競爭的替代方案。實際上，它們分屬不同層，各有「本命定位」。雖然三者現在都能做向量搜尋，但...