AI 工程實戰/RAG
Multimodal RAG 多模態檢索實戰：圖片、PDF 與文件搜尋完整教學
深入學習 Multimodal RAG 架構，整合圖片、PDF、表格等多模態資料進行語意檢索，用 LangChain 打造強大的知識庫搜尋系統。
孫維德2026年3月19日10 分鐘閱讀
RAG
AI 工程實戰/RAG
Agentic RAG 架構實戰教學：打造多代理檢索增強系統，讓 AI 自主搜尋與推理
深入解析 2026 年最新 Agentic RAG 架構，從推理層、工具層到聚合層，手把手教你打造能自主搜尋推理的 AI 系統！
孫維德2026年3月18日15 分鐘閱讀
AI 工程實戰/RAG
RAG 向量資料庫比較：Pinecone、Weaviate、pgvector 到底怎麼選？
深入比較 Pinecone、Weaviate、pgvector、Qdrant、Chroma 五大向量資料庫的效能、價格與易用性。附上實戰決策框架，幫你根據需求快速找到最適合的 RAG 方案。
孫維德2026年3月17日7 分鐘閱讀
AI 工程實戰/RAG
RAG 應用 Chunking 策略教學：文件分塊最佳實踐完整指南（2026）
選對 Chunking 策略，RAG 的召回率可以差到 40%。本文整理 2026 年最新 Benchmark 數據與實戰心得，帶你從零到一掌握文件分塊最佳實踐。
劉芷晴2026年3月17日
AI 工程實戰/RAG
LangChain vs LlamaIndex 完整比較：2026 年 RAG 框架到底該怎麼選？
在 RAG 應用開發中，LangChain 和 LlamaIndex 是最常被拿來比較的兩大框架。這篇文章從架構設計、效能數據到實戰經驗，幫你釐清到底該選哪一個。
劉芷晴2026年3月17日7 分鐘閱讀
AI 工程實戰/RAG
GraphRAG 知識圖譜增強檢索實作：用 Neo4j 與 LangChain 打造多跳推理 RAG 系統
深入學習 GraphRAG 知識圖譜增強檢索技術，用 Neo4j 與 LangChain 實作多跳推理 RAG 系統。含完整程式碼範例，立即提升 AI 問答精準度！
劉芷晴8 分鐘閱讀
AI 工程實戰/RAG
MCP 協定實戰教學：用 Model Context Protocol 打造可連接任意工具的 AI Agent
完整解析 MCP Model Context Protocol，教你打造可連接資料庫、API 等任意工具的 AI Agent，含 Python 實作範例。
孫維德10 分鐘閱讀