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在 RAG（Retrieval-Augmented Generation） 架構逐漸成為企業導入 AI 的主流選項下，向量資料庫也迎來快速崛起。本文深入解析向量資料庫在 RAG 中的角色與關鍵技術，並從查詢速度、擴展性、精準度、開源特性等面向，全面比較 Pinecone、Weaviate、Milvus、Qdrant 與 Amazon Kendra 等五大熱門選擇，協助你在 2025 年選出最適合的解決方案。

當前生成式 AI 雖然強大，但在企業應用中仍面臨「知識斷層」的挑戰——關鍵的產品資訊、內部流程與法遵資料不在模型訓練範圍內。RAG（檢索增強生成）正是解方，它讓 AI 能即時存取企業專屬知識庫，產出準確、可溯源、可即時更新的回應，協助企業從儲存導向轉型為知識即服務（Knowledge-as-a-Service），大幅提升營運效率與策略敏捷度。

在大型語言模型（LLM）快速發展的今天，如何讓 AI 理解並善用企業內部專業資料成為關鍵挑戰。傳統的微調（Fine-tuning）和檢索增強生成（RAG）各有優缺點，但難以同時兼顧對外部文件的理解與運用。2024 年 UC Berkeley 團隊提出的 RAFT（Retrieval-Augmented Fine-Tuning）突破此困境，結合 RAG 與 Fine-tuning，讓模型不僅學會專業知識，也能辨識並運用檢索結果中的有用資訊。RAFT 透過訓練時加入干擾文件，強化模型辨識能力，並以 Chain-of-Thought 推理提升理解深度，實驗證明其在多項任務中表現遠超過傳統方法，是企業與 AI 工程師不可錯過的前沿技術。

大型語言模型（LLM）在資訊處理與生成回答上日益重要，而傳統的檢索增強生成技術（RAG）在處理複雜、具深層關聯的資訊時，常因缺乏邏輯關聯推理而表現有限。微軟研究團隊提出 GraphRAG，透過結合向量檢索與知識圖譜的結構化關係，幫助模型進行更深入的推理與關聯探索。本文介紹 GraphRAG 的運作流程，包括文本切片與向量化、知識圖譜構建與社區聚類，以及查詢階段如何沿圖譜推理擴展上下文。也討論了 GraphRAG 在知識圖譜構建門檻、維運成本與推理準確度上的挑戰，並展望其與 AI Agent 結合及自我演化圖譜的未來發展，彰顯 GraphRAG 作為下一代 RAG 技術的潛力。

在企業導入 AI 的過程中，選擇「RAG」還是「Fine-Tuning」常讓人感到困惑。RAG 靠即時檢索外部知識庫，迅速回應多變問題；Fine-Tuning 則透過針對性訓練，打造專屬語氣與知識結構。兩者並非對立，而是互補搭配，幫助你打造效率與準確兼具的智慧應用。本篇文章將深入解析兩種技術的運作邏輯、優缺點、應用場景與合作方式。

在數位廣告領域，生成式AI雖能快速產出創意內容，卻常因缺乏脈絡與品牌一致性而受限。檢索增強生成（RAG）技術，透過「先查資料、再生成內容」的方式，讓AI廣告內容更準確、個人化且符合品牌調性。從貼近使用者需求、強化客服互動，到即時調整策略，RAG正徹底改寫數位行銷的玩法，為廣告人帶來更智慧、更有效的創意利器

Salesforce 宣布推出新功能，強化 AI Agent 的治理、安全性與合規性，幫助企業以負責任的方式部署可靠的 AI Agent，確保數據透明、可控，並提升信任與安全。

AI Agent 是什麼？從概念到應用，本篇深入解析 AI Agent 框架與 MCP 工具，帶你掌握實作技巧與熱門應用場景，打造專屬 AI 代理人，實現多步驟任務自動化與生成式 AI 實戰。