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檢索增強生成
4 篇文章
AI Agent/6月19日
LightRAG 證明圖譜 RAG 需要更簡單的預設，而不是更複雜
LightRAG 顯示，圖譜 RAG 真正的勝點不是堆更多功能，而是把部署、檢索速度和多模態流程做得更簡單。
工具應用/5月31日
為什麼 RAG 比 Prompting 更適合私有資料
RAG 才是回答私有、常變資料的正確架構，因為它把知識放在檢索層，而不是賭模型記得住。
技術研究/5月7日
RAG 是什麼？白話看懂
RAG 讓 LLM 先查文件再回答，能減少幻覺、補上引用，也更適合企業知識庫與即時資料。
產業動態/3月26日
2026 年企業 AI 為何更靠 RAG
RAG 已從展示用技術走進企業預算。原因很直接：公司要的是能讀取最新內部資料、可追溯、可控權限的 AI，而不是只會背舊訓練資料的聊天模型。到了 2026 年，真正有用的重點在檢索品質、權限治理、即時資料連接與合規設計。