新來的朋友，建議可以先回顧前幾天的文章，之前已經分別聊過 RAG 的兩大流程：

• Indexing pipeline：資料怎麼被處理、切割、轉換成向量，最後存進資料庫。
• Generation pipeline：AI 怎麼從資料庫找到相關內容，再用這些內容來回答。

今天就來做一個「小總結 + 藍圖規劃」，結合先前所說的內容，並構思我們接下來要實作的第一個 RAG 系統。

1. RAG Pipeline 複習

Indexing pipeline（資料準備）

• 資料載入 (Data loading)：讀取文章、文件或知識來源。
• 切分 (Chunking)：把長文本切成較小的段落。
• 轉換 (Embedding)：用模型把文字轉成向量。
• 儲存 (Vector DB)：把向量存進 ChromaDB 或其他向量資料庫。

Generation pipeline（生成回答）

• 問題轉換 (Query embedding)：把使用者問題轉成向量。
• 檢索 (Retrieval)：到向量資料庫找相似內容。
• 組合 (Context building)：把找到的內容附加到 Prompt 裡。
• 生成 (Generation)：送進 LLM，產生最終回答。

2. 預期的實作內容

不能只是講理論，還是要動作做做看才知道問題在哪裡，因為學生沒什麼摳摳，所以工具選擇上也會盡量用免費資源。
我的目標是想做出一個簡易的 「台灣資安法條查詢助理」，流程大概會長這樣：

1. 蒐集資料
   這邊會利用開放的台灣資安相關法條，像是《資通安全管理法》，先做資料預處理。

2. 建立知識庫（Indexing pipeline）
   用 Python 讀文件 → 切分段落（Chunking）。
   用免費的 embedding 模型（如 BGE-M3）把文字轉成向量，之後再將向量存進 ChromaDB（免費 & 本地就能跑）。

3.設計檢索與回答（Generation pipeline）
使用者提問，例如：「資安管理法對資通服務的定義是什麼？」
問題 → 轉向量 → 在 ChromaDB 找相近段落。
之後再把找到的法條片段 + 原始問題一起送進 LLM（免費或本地模型），產生回答。

3. 工具選擇

• 向量資料庫：ChromaDB（開源、好上手）
• Embedding 模型：HuggingFace 上的開源模型（BGE / MiniLM）
• LLM：
  • 本地跑 Ollama（例如 Mistral-7B）

或善用 OpenAI 免費額度（如 GPT-4o-mini）
當然這只是我粗略的規劃，如果我後續實作內容有甚麼調整，我也會修正的><