🔹 前言 昨天我們談到 品質監控與幻覺偵測 ， 就算模型輸出的答案正確，還要確保它「可靠、可信」。但即使模型回答正確，還有一個現實問題： 👉 為什麼我的 LLM...
前言 第二十天終於到了，這同時也表示旅程也將到終點了，照我的規劃，剩下的天數應該完全足夠把整個專案完成，並在最後一天做個總回顧跟一些可能的發展方向，理論上應該能...
🔹 前言 經過前面系列的文章，我們已經從零搭建出一條完整的 RAG Pipeline ，目前具備以下能力： 文件清洗與 Chunking 把原始文件整理成乾...
前言 歡迎來到第十七天！昨天我們為 Streaming 體驗加上了「打字機效果」和「取消功能」，讓 AI 面試官的互動感覺更流暢、更可控。整個通訊管道現在可以說...
前面指標能介紹的都介紹完了，今天就開始我們的實作吧！要複習的話可以參考前幾天的內容，就讓我們開始ㄅ～ 1. 安裝環境這邊我們使用 Ollama + Mistr...
昨天介紹了 RAGAs 當中的核心指標了，今天是主要討論跟總結。其實昨天只提到了最主要的核心部分，不過還有很多可以去仔細翻閱查看，這邊就留給大家學習了，絕對不是...
前面有介紹過一些傳統的指標像是精確率、召回率那些，不過那些指標都不能完整的反應 RAG 的效能，因為 RAG 的系統同時會牽涉到「檢索」與「生成」兩個部分，所以...
今天只負責總結內容噢！如果需要看更詳細的內容就請回顧下面這兩天的： Day 15｜RAG 評估指南（1/2）：檢索指標（上） Day 16｜RAG 評估...
延續昨天的內容，如果想回顧其他指標的話可以看上一篇－－Day 15｜RAG 評估指南（1/2）：檢索指標（上）廢話不多說了，我們馬上開始！ 5. F1 分數...
昨天有說到 RAG 的效能衡量可以分成兩大類，今天就是要先介紹檢索指標（Retrieval metrics）。我們不需要把檢索和生成混在一起看，而是可以單獨檢查...
這次要講的內容是 如何去評估 RAG 的效能。我們使用 RAG 的最大原因，就是希望能避免 LLM 產生幻覺，但問題是：即使結合了檢索，我們仍然不能百分之百保證...
在 Day 12，我們理解了 Embedding 這個將「語意」轉化為「數學座標」的魔法。在我們迫不及待地想把所有筆記都向量化之前，還有一個極其重要、卻也最常被...
今天要實作的內容是 Generation pipeline 的部分，就是怎麼將提問跟 RAG 檢索到的資料全部丟到 LLM 給他做回應。 因為這邊後面的實作內容...
🔹 前言 經過前幾天（Day 8–11） 的實作，我們已經完成了從 文件清洗 → Chunking → 向量化 → 索引 → 查詢流程 → 上下文組裝 的基礎。...
昨天已經教學大家要怎麼做 Chunking 了，今天就是要教學如何把它放進一個可以用來查詢的資料庫，這邊我們也會試著提問，看產出。雖然我昨天的教學只有教你怎麼切...
今天就開始我們的實作，這次我取用的資料是資通安全管理法，這邊可以直接點擊網站下載。 1. 取得文件內的文字要處理這個文件前，要先取得這個檔案的內容。 # 要先安...
前言 歡迎來到第九天！昨天我們透過了解了 RAG 的基本概念並透過 Gemini Embedding API 實際看到了文字是怎麼轉為向量陣列的，我自己相當喜歡...
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...
前言 歡迎來到第二週！真虧你看完昨天那篇落落長的鬼東西還沒棄坑，真有你的！我打完看了一下字數約四萬字，自己也傻了一下，但為了系列文的完整度我又不能直接跳過那些程...
延續 Day 7｜Generation pipeline：AI 如何把知識取出來用 的內容，這邊要講到 Prompt Engineering，這邊會很重要的原因...
在 Day 7｜Generation pipeline：AI 如何把知識取出來用 有說到檢索方式其實有很多種，今天就來介紹幾種常見的檢索方式。 1. TF-...
🔹 前言 昨天我們做了一個最小可行的 QA Bot，但知識庫的單位是「整句 FAQ」，格式非常乾淨。 然而真實情況下，文件來源可能包含： Word / PDF...
之前我們已經討論過 Indexing pipeline 是怎麼把知識存進去，現在就要來看 Generation pipeline 如何把知識「取出來用」。這邊可...
🔹 前言 昨天 (Day 6) 我們第一次跑出 Minimal RAG QA Bot，流程是： 使用者提問 → Embedding → 檢索 → LLM 回答。...
🔹 前言 前兩天我們分別搞定了 RAG 的兩個基礎拼圖： Day 4 向量資料庫 → 負責「存資料」以及「找尋片段」 Day 5 Embedding 模型...
新來的朋友，一樣先建議先回顧先前的文章，才會比較明白整個 Indexing pipeline 的流程以及這章是在哪個環節噢！文章在這：Day 3｜Indexin...
怕大家突然看到這篇會不知道為什麼跳到這部分，如果是新來的朋友想了解詳細流程，可以先回顧我之前第三天的文章：Day 3｜Indexing pipeline：如何為...
昨天把 Indexing pipeline 跑過一遍：從資料載入、Chunking、Embeddings，到向量資料庫。要讓 RAG 找到「對的內容」，關鍵在第...
硬體眾籌，參差不齊的起點 當這個專案從「需求」走到「實作」的階段時，我們面臨的第一個現實問題，就是硬體來源。 所有設備都是透過志工與善心人士眾籌而來的。這聽起來...
家誠
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2025-09-18
昨天看到 RAG 架構，今天要更深入，看看如何建立知識庫。 我們先看這張圖來逐一拆解他的步驟：來源:Build a Retrieval Augmented Ge...
Hazel
windate3411
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Nikki Chen
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