接著我們快速的丟幾個檔案餵給我們的網站試試看！

看起來都有把值正常的寫入進去！

並且問一下問題，看看他有沒有很正常XD

完成了一個基於 RAG（Retrieval-Augmented Generation）的網站實施，這個過程既充滿挑戰又令人興奮。讓我們回顧一下這個過程，並思考其中的收穫和未來的改進方向。

初步測試與驗證

我們首先進行了一系列快速測試，向系統餵入了多個文件。令人欣慰的是，系統表現出色，成功的將所有值正確寫入資料庫。這個步驟驗證了我們的數據處理和存儲機制的可靠性，為後續的操作奠定了堅實的基礎。

接下來，我們通過提問來測試系統的響應能力。結果令人滿意，系統不僅能夠正確理解並回答問題，而且整個用戶界面也運作流暢，沒有出現任何明顯的問題。這證明了我們在前端設計和後端邏輯處理上的努力取得了成效。

RAG 流程的核心

儘管表面上看起來簡單，但 RAG 系統的背後蘊含著複雜的技術和巧妙的設計。核心流程包括：

1. 數據預處理：在輸入階段，我們需要將原始文本轉換為適合大語言模型（LLM）處理的格式，並存入資料庫。這個步驟涉及文本清理、分割和向量化等複雜操作。
2. 上下文檢索：當用戶提出問題時，系統需要從海量數據中迅速找出最相關的上下文信息。這需要高效的索引和檢索算法。
3. 提示工程：如何構建有效的提示（prompt）是 RAG 系統成功的關鍵。好的提示能夠引導 LLM 生成準確、相關且富有洞察力的回答。
4. 回答生成：最後，系統將檢索到的上下文與用戶問題結合，形成完整的提示，交給 LLM 生成最終答案。

這個過程看似簡單，實則凝聚了大量的技術積累和創新，正如俗話說的"台上一分鐘，台下十年功"。