機器學習—模型開發：核心流程與迭代優化
模型開發循環：資料處理、模型設計、模型訓練與模型評估
機器學習—建構人造智能的技術
模型用於建立事物間的關係，而機器學習的核心，就是透過資料來優化模型的參數。
RAG 的核心瓶頸：檢索精準度的挑戰
RAG 檢索階段的常見問題，如破壞語意的文本分塊、相關文本塊的遺漏以及無關文本塊的雜訊。
RAG 的原理、應用與實作：存取外部文本知識庫
RAG 透過建立向量資料庫、索引文本與檢索相關內容，賦予大型語言模型從外部知識庫中生成精確答案的能力。
