前面提到，我希望做一個自己的知識庫，把平常看到的文章、GitHub 專案，或其他覺得有用的知識存起來。

不過我希望留下來的，不只是名稱跟網址。我更想知道這個東西可以做什麼、適合用在哪些情況，下面再有一些說明。這樣之後回來看，除了可以找資料，也可能突然想到：「這個好像可以拿來處理我現在遇到的問題。」

在摸索的過程中，我接觸到了 RAG。

我一開始以為，RAG 是一種標籤分類方式

當初看到 RAG 時，我以為它是透過標籤把資料分類，讓 AI 比較容易找到正確的內容，也可以減少幻覺。

這次重新了解後，才發現自己把幾件事情混在一起了。

RAG 的全名是 Retrieval-Augmented Generation，中文叫「檢索增強生成」。我現在的理解是：先讓系統找出與問題相關的資料，再把這些資料交給 AI，讓它參考內容整理回答。

例如，我存過一些 PDF 文字擷取工具，後來問知識庫：

有沒有工具可以幫我把 PDF 裡面的文字整理出來？

系統會先找相關資料，再讓 AI 根據找到的內容回答。如果只是列出幾篇文章的標題和連結，那是搜尋；接著讓 AI 參考資料整理回答，才完成這裡說的 RAG 問答流程。

這個過程不一定需要標籤，也可以透過文章內容或語意來找資料。

想補充更多資料，卻補到了別的方向

我後來也串接了 NotebookLM，希望替知識庫補充更多內容，讓原本比較簡短的資料有更多說明。

但實際使用後，有幾筆資料補出了完全不相關的東西。

回頭查看歷程筆記，有一個很明顯的例子：原本是 RAG 文章裡的「主要好處」，最後卻補進了規律運動、拍打功之類的養生資訊。另一個叫「運作流程」的章節，也被補成公司部門權責和交期管理。

資料是變多了，但跟原本想保存的知識沒有什麼關係。

從紀錄來看，當時補強流程只拿子章節的標題去搜尋，沒有一起帶上它屬於哪篇文章的背景。

只看到「主要好處」，其實也不知道是在講什麼的好處。原本放在 RAG 文章下面很清楚的標題，單獨拿出去搜尋，就可能跑到其他方向。

後來怎麼調整？

歷程筆記記錄的修改，是把母文章標題和這筆資料的摘要一起提供給補強流程，讓它知道目前在處理什麼主題。

另外也加強了相關性檢查：找到的內容如果跟原本主題對不上，就不要繼續寫進去。

依照當時的重跑紀錄，「主要好處」和「運作流程」後來都補回了 RAG 相關內容；另外兩筆找不到合適依據的資料，則被拒絕補入。

這部分實作是 AI 協助完成的，我目前還沒有逐行弄懂程式。不過這次重新看紀錄，至少讓我理解了這個調整的目的：要讓補強流程知道這筆資料的背景，也要能在資料不適合時停下來。

這幾筆結果有改善，但還不能因此認為之後都不會再補錯。

那我還需要標籤嗎？

我還是希望保留。

一方面，我想自己點選標籤來瀏覽資料；另一方面，也希望系統在找資料時，可以利用標籤縮小範圍。至於目前程式有沒有完整做到這兩件事，還需要繼續確認。

現在我會把它們分開理解：

• 標籤：幫助分類、瀏覽，也可以作為搜尋時的篩選條件。
• RAG：找出相關資料，再讓 AI 參考資料回答問題。

我也重新理解了「減少幻覺」這件事。當找到的資料正確、相關，而且 AI 的回答有依照資料，RAG 才有機會減少沒有根據的內容。如果補進知識庫的資料已經偏題，後面又把它拿來回答，還是可能出錯。

今天還沒有把所有技術都弄懂，但至少釐清了原本混在一起的概念。接下來除了繼續把資料存進去，我也想學會怎麼確認：存下來的內容，真的能幫助未來的自己找到需要的答案。