RAG 學習筆記
從「為什麼需要 RAG」到「怎麼評估和改進」，一章一章整理我學 RAG 的筆記。
這是我自己學 RAG（檢索增強生成）的筆記，一共六章，由淺到深：
- 檢索增強生成簡介：RAG 是什麼、為什麼需要
- 檢索組件：向量、嵌入、相似度搜尋、向量資料庫
- 準備檢索所需資料：載入文件、分塊、metadata
- 生成模組與增強：提示詞怎麼寫、上下文怎麼塞、來源怎麼標
- 建立基本 RAG 流程：從零到一個能跑的系統
- 評估與改進：怎麼知道它好不好、哪裡壞了
每一章是一個資料夾，裡面有一頁總覽和幾篇小節。建議照順序看，因為後面的章節會用到前面的觀念。
6 篇，照順序讀
01
→第 1 章：檢索增強生成簡介
先搞懂 RAG 要解決什麼問題、它怎麼運作，以及它跟微調差在哪。
02
→第 2 章：檢索組件
文字怎麼變成向量、怎麼找出意思最接近的內容，以及向量要存在哪裡。
03
→第 3 章：準備檢索所需資料
把 PDF、網頁、文字檔，處理成檢索器找得到、找得準的一小塊一小塊資料。
04
→第 4 章：生成模組與增強
檢索到資料之後，怎麼組成提示詞交給 LLM，並且讓答案有根據、標得出處。
05
→第 5 章：建立基本 RAG 流程
把前四章學的東西接起來，做出一個從文件到答案、真的能跑的 RAG 系統。
06
→第 6 章：RAG 系統的評估與改進
系統搭起來之後，怎麼知道它好不好、哪裡壞了，以及怎麼一步步改進。