讓 LLM 不只會回答，還會查證：打造 Agentic RAG 智慧知識助理 系列

將用 30 天從 NLP 與資訊檢索出發，逐步打造能搜尋資料、產生回答、引用來源並評估品質的 RAG 知識助理。面對 LLM 可能產生幻覺、混淆版本資訊，甚至在資料不足時自信作答，本系列不只示範工具串接，而是理解文件清理、中文斷詞、切分、關鍵字搜尋、Embedding、向量資料庫、混合搜尋與 LLM 生成的演進。文章會搭配實作與固定評測集，觀察不同搜尋方法在專有名詞、同義表達與繁體中文文件上的表現，並實作來源引用、拒答與評測。讀者將看見 RAG 如何把原始 Markdown 文件轉成可搜尋的知識，讓模型根據證據回答、標示來源，也知道何時承認資料不足。