RAG

我們將在此探討不同的開源 RAG 框架及其 GitHub 程式碼庫，幫助使用者輕鬆構建 RAG 系統。其目的是幫助開發者、學生和技術愛好者選擇適合自身需求的 RAG 工具包並加以利用。

在本文中，我們將解釋什麼是 MCP，它對長上下文 LLM 的重要性，它與傳統提示工程的比較，並演示如何使用 Python 構建一個簡單的 MCP 相容上下文伺服器。我們還將討論實際用例（例如檢索增強生成 (RAG) 和代理工具），並提供程式碼示例、圖表和參考資料，幫助您從 MCP 和 Claude 入手。

基於檢索增強生成 (RAG) 的多工具編排旨在建立智慧工作流，該工作流使用大型語言模型 (LLM) 和工具（包括網路搜尋引擎或向量資料庫）來響應查詢。透過這種方式，LLM 將自動動態地選擇用於每個查詢的工具。例如，網路搜尋工具將開啟當前更新資訊的域，而向量資料庫（如 Pinecone）將開啟上下文特定資訊。

人工智慧正處於一個轉折點，計算機視覺系統正在突破其傳統的侷限性。雖然它們擅長識別物體和模式，但在考慮上下文和推理方面，傳統上卻受到限制。檢索增強生成 (RAG) 的引入，將徹底改變機器處理視覺資訊的方式。在本文中，我們將瞭解 RAG 應用如何更有效地、更高效地改變計算機視覺任務的執行方式。

檢索增強生成 (RAG) 標誌著自然語言處理向前邁出了重要一步。它允許大型語言模型 (LLM) 在建立響應之前檢查訓練資料之外的資訊，從而提高其效能。這意味著 LLM 無需進行昂貴的重新訓練即可出色地處理特定的公司知識或新資訊。RAG 的重排序器在最佳化檢索到的資訊方面發揮著至關重要的作用，確保提供最相關的上下文。RAG 將資訊檢索與文字生成相結合，從而生成準確、相關且聽起來自然的答案。

藉助 MCP，您可以將 AI 助手連線到外部工具和 API，從而無縫執行真正的 RAG。MCP 徹底改變了 AI 模型與即時資料的通訊方式。另一方面，RAG 為 AI 模型提供了福音，為它們提供了 AI 模型所不知道的外部知識。在本文中，我們將深入探討 RAG 與 MCP 的整合，它們協同執行時的樣子，並向您介紹一個實際示例。

隨著人工智慧領域的不斷發展，檢索增強生成（RAG）已成為人工智慧領域的一個轉折點。現在，視覺 RAG 透過整合影像、圖表和影片，將這些能力融入視覺空間。視覺 RAG 能讓模型產生不僅文字正確，而且視覺豐富的反應。在本文中，我們將探討視覺 RAG 與傳統 RAG 的區別以及如何實現它們。

RAG 與 MCP 究竟是一回事，還是這些技術互為補充，可以提高我們從 LLM 中獲得的產出？在本文中，我們將分析 MCP 和 RAG 之間的區別，並瞭解如何將二者結合起來使用 LLM 構建複雜的解決方案。

如今，擁有一個智慧聊天機器人來回答常見問題，可以有效改善客戶服務。在本文中，我們將學習如何使用 RAG 代理（檢索增強生成）、LangGraph 和 ChromaDB 構建一個能在數秒內解決客戶疑問的常見問題聊天機器人。

在本文中，我們將探討所有 Qwen3 模型的特點，並學習如何使用它們來構建 RAG 系統和人工智慧代理。

檢索增強生成（RAG）系統透過整合外部文件檢索來生成語境豐富的響應，從而增強了人工智慧的生成能力。隨著 GPT 4.1 的釋出，構建代理 RAG 系統變得更加強大、高效和易於使用。在本文中，我們將瞭解 GPT-4.1 的強大之處，並學習如何使用 GPT-4.1 mini 構建代理 RAG 系統。

在本文中，我們將比較兩個著名模型的效能和準確性： Meta 的 LLaMA 4 Scout 和 OpenAI 的 GPT-4o 在 RAG 系統中的效能和準確性。我們將首先使用 LangChain、FAISS 和 FastEmbed 等工具構建一個 RAG 系統，然後使用 RAGAS 框架進行評估和 LLaMA 4 與 GPT-4o 的比較。