RAG

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。

本指南探討了與 LLM 合作的各種解決方案，從及時工程和微調到 RAG 系統和自主人工智慧代理。每種解決方案都能為不同的用例和需求提供獨特的優勢。本指南結束時，您將瞭解何時使用哪種解決方案。

構建 RAG（檢索增強生成）應用程式不僅僅是插入幾個工具，而是要選擇正確的技術堆疊，使檢索和生成不僅成為可能，而且高效、可擴充套件。

本文探討了人工智慧中的公平性、RAG 帶來的不同公平性風險、為什麼會出現這種情況、如何減輕這種情況以及對未來的建議。

在本文中，我們將探討如何提升 RAG 管道的水平，加強每個階段的堆疊： 索引、檢索和生成。我們將介紹一些強大的方法（附帶實踐程式碼），這些方法有助於提高相關性、減少噪音並提高系統效能–無論您是在構建醫療保健助手、教育輔導員還是企業知識機器人。

在本教學中，我們將探討如何在 Google Colab 中建立並執行復雜的檢索增強生成（RAG）管道。我們利用多種最先進的工具和庫，包括用於語言和視覺任務的 Gemma 3、用於文件轉換的 Docling、用於思維鏈協調的 LangChain 以及作為向量資料庫的 Milvus，構建了一個能夠理解和處理文字、表格和影像的多模態系統。讓我們深入瞭解每個元件，看看它們是如何協同工作的