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技術
[Day 16] 讓每次模型、參數與 Evaluation 結果都能被比較與追蹤
18th鐵人賽
2026-09-28
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技術
[Day 15] RAG Optimization 系統化改善,讓每次調參都有依據
18th鐵人賽
2026-09-27
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[Day 14] RAG Error Case: 從失敗案例找出真正的問題
18th鐵人賽
2026-09-26
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[Day 13] 建立高品質評估資料集:讓測試案例更接近真實使用情境
18th鐵人賽
2026-09-25
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技術
[Day 12] 建立自動化 RAG Pipeline:讓每次修改都有依據
18th鐵人賽
2026-09-24
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技術
[Day 11] RAG Evaluation:如何知道 AI 助理回答得好不好
18th鐵人賽
2026-09-23
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技術
[Day 10] Reranking:讓真正相關的文件排在前面
18th鐵人賽
2026-09-22
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技術
不只靠向量搜尋:用 Hybrid Search 提升 RAG 檢索品質
18th鐵人賽
2026-09-21
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[Day 8] 提升 RAG 搜尋品質:Top-K、Chunk 調整與 Retrieval Precision
18th鐵人賽
2026-09-20
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技術
[Day 7] 讓 RAG 回答有依據:加入文件引用與 Metadata
18th鐵人賽
2026-09-19
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