實戰搭建 RAG 系統 (v17)

RAG（檢索增強生成）系統是現代大型語言模型的核心賦能技術，透過檢索相關文件、將其融入上下文擴展、再基於完整上下文生成答案的三步循環，讓模型獲得領域知識的即時注入。本指南面向機器學習工程師與後端開發者，從架構設計到具體程式碼逐層展開，涵蓋向量檢索、上下文視窗管理、提示工程優化等實戰要點，提供可直接複用的策略與程式碼片段，幫助團隊將 RAG 從概念驗證落地為可支撐真實業務的高可用系統。