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Windows 工作排程器 匯出所有排程 以 CSV 格式： schtasks /query /fo CSV /v > AP6_tasks.csv YMT AP03 匯出方式 $svc = New-Object -ComObject "Schedule.Service" $svc.Connect() # State 代碼對照（COM 回傳的是數字） $stateMap = @{ 0='Unknown'; 1='Disabled'; 2='Queued'; 3='Ready'; 4='Running' } # ...

本頁整理 SQL Server 中常用的資料庫空間、資料表大小、檔案與檔案群組（Filegroup）查詢語法。 1. 各資料表空間使用統計 查詢每個資料表的列數、總空間、已用空間與未用空間（單位 KB）。 SELECT t.NAME AS TableName, SUM(p.rows) AS RowCounts, SUM(a.total_pages) * 8 AS TotalSpaceKB, SUM(a.used_pages) * 8 AS UsedSpaceKB, (SUM(...

查詢執行中 Session 與執行計畫的 SQL 本篇整理在 SQL Server 上查看「目前正在執行的查詢」常用的幾組 DMV 語法，可用於排查長時間執行、卡住或佔用資源的 session。 需要 VIEW SERVER STATE 權限才能查詢這些動態管理檢視（DMV）。 常用 DMV 與函式說明 sys.dm_exec_sessions：所有連線 session 的資訊（登入帳號、主機、程式等）。 sys.dm_exec_requests：目前正在執行的請求（狀態、開始時間、command 等）。 s...

本文聚焦在 「程式碼推上 GitHub → 自動 build → 自動部署到 Cloud Run」 這條 CD 管線的設定。 ⚠️ 安全提醒：文中所有專案 ID、專案編號、Service Account email、WIF 路徑等敏感資訊,都以佔位符(<...>)取代。實際操作時請替換成自己的值,切勿把明碼寫進公開文件。 整體流程 整條 CD 管線只要一個 git push 就會自動跑完: git push origin main │ ▼ GitHub Actions 觸...

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）回答問題之前，先從外部知識來源（如文件庫、資料庫、向量資料庫等）檢索出與問題相關的資料，再將這些資料連同使用者的問題一起提供給模型，讓模型根據這些「即時提供的事實」來生成答案，而非僅依賴模型本身訓練時所記憶的知識。 簡單來說，RAG 讓語言模型在回答前先「查資料」，再根據查到的內容作答。 為什麼需要 RAG 傳統的大型語言模...

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（Hallucination）等先天限制。為了解決這些問題，檢索增強生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）應運而生。本文將詳細說明 LLM 與 RAG 的運作流程，以及兩者如何巧妙地結合，發揮一加一大於二的效果。 一、什麼是 LLM？ 大型語言模型是一種基於深度學習（特別是 Transformer 架構）...

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，但在一套成熟的 RAG 系統裡，理想狀態是三者協作：Qdrant 負責語意檢索、MongoDB 負責文件與 metadata 的真實儲存、Redis 負責快取。它們是接力關係，而非競爭關係。 各自的本命定位 Qdrant — 專用向量檢索引擎 Qdrant 只做一件事：高效能的近似最近鄰搜尋（HNSW）。換來的好處是豐富的 p...