— PILLAR 03 · 10 ARTICLES

RAG 與向量資料庫。

RAG 架構、文件清洗、Embedding、向量庫、Reranking、評估、維運完整技術系列。

12 min · 2026-05-28

RAG vs 微調 vs Long Context：你的場景該選哪一個？

三條技術路線的成本、效果、適用場景對比，含決策樹與三個企業案例。

14 min · 2026-05-29

RAG 完整架構教學：Retrieval + Generation 全圖

從文件進來到 LLM 回應的完整 RAG 流程，含每個元件的選型與調校。

10 min · 2026-05-30

文件切割策略完整指南：Fixed、Semantic、Hierarchical

切得太大召回差、太小失語境——三種策略的取捨與實作 Python 範例。

9 min · 2026-05-31

Embedding 模型選擇完整指南：OpenAI vs Gemini vs 本地

中文表現、價格、速度、隱私四維度比較，幫你選對 Embedding 模型。

12 min · 2026-06-01

Pinecone vs Qdrant vs Weaviate vs pgvector：完整比較

四大向量資料庫的價格、效能、易用性、生態系統實測比較。

11 min · 2026-06-02

BM25 + Vector Hybrid Search + Reranker：把命中率從 60% 拉到 90%

單純 vector search 不夠——混合檢索與 Reranker 把召回率帶到產線水準。

10 min · 2026-06-03

RAG 評估指標完整指南：Faithfulness、Relevance、Recall

沒測就上線是賭運氣——三大 RAG 評估指標的計算與工具。

10 min · 2026-06-04

RAG 如何防止 AI 幻覺：7 個技巧

Prompt 設計、Context 注入、Citation、Confidence Threshold——7 個防幻覺技巧。

11 min · 2026-06-05

企業知識庫架構設計：權限、審計、版本控管

不是只有「文件 → AI 回答」——企業級 RAG 需要的完整架構。

10 min · 2026-06-06

RAG 上線後維運 SOP：文件更新、模型升級、品質監控

RAG 不是建完就結束——上線後的維運才是成敗關鍵。完整 SOP。

— 最後一步

給我 30 分鐘，
告訴我你的業務。

我直接告訴你：你公司最該先用 AI 的 3 個地方、預算、補助。不收費、不推銷、不簽約。

立即撥打 0939-301-114 Email 諮詢

☎ L →