上下文
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本報告深入解析檢索增強生成(RAG)技術，說明其如何結合大型語言模型與外部知識庫，以克服幻覺與知識過時問題。內容涵蓋RAG的核心流程、優化策略、架構演進(如GraphRAG與Agentic RAG)，並透過金融、醫療、法律等應用案例展示實踐價值與未來挑戰。
為什麼會「污染」？
「污染」= 想辦法讓錯誤/偏頗資訊更容易被看到或被引用。對搜尋，是演算法操弄；對 AI，是資料或上下文投毒。
搜尋引擎怎麼被下毒？⚠️
SEO 垃圾海：內容農場、關鍵字堆疊、連結農場衝排名。
資料真空（Data Void）：冷門詞幾乎沒內容，被先發制人塞滿。
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從前從前科學說: 大腦編碼記憶的神經元，當上下文(脈絡)發生變化時，概念如特定地點、物體等的編碼存在顯著差異。對啮齒動物和猴子的大量研究均一致表明，普遍存在神經元記憶聯合編碼以及上下文和任務協調的機制。。。但是最新研究發現。。。
5/5記憶
分支與合併 Branching and Merging[1] 。 這裡提供一個很有趣的說法， 就是理解「分支 Branching」最好的方式， 就是把它理解成「上下文 Context」。
