為我的筆記加上 AI：RAG 實作經驗分享與四大產品化挑戰
本文作者將 RAG 技術運用在自己總計超過 7,000 則的 Apple Notes 筆記。他除了分享實作經驗之外，也會討論 RAG 應用產品化過程中可能面臨的挑戰。文章最後則會進一步探討：當 LLM 具備長文本理解能力後，還需要 RAG 嗎？
為什麼要用 RAG？不用微調模型就能低成本讓 LLM 理解專業知識的 AI 技術
本文將介紹 RAG 的運作方式、哪些使用情境適合導入 RAG？以及為什麼 NVIDIA、Microsoft 等軟硬體科技巨頭都爭相投入這個領域。
RAG 是什麼？增強大型語言模型（LLM）的架構
本文全面解析了RAG（Retrieval-Augmented Generation）架構，它如何革新大型語言模型（LLM）Generative AI的能力，提供更準確、豐富的資訊回應。
