RAG
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Gartner 2026 關鍵趨勢：Context Engineering 正取代 Prompt Engineering。決定 AI 表現的不是怎麼問，而是給了什麼資訊。本文拆解六大核心、企業導入三步驟，附 AEON、Hana Bank 等實際案例，幫企業從「會用 AI」升級到「善用 AI」。
AI 為什麼會「越用越聰明」？其實關鍵不在模型本身，而在你是否幫它裝上正確的外掛。本篇從職場實戰出發，帶你看懂 LoRA 如何快速微調風格與知識，RAG 又如何讓 AI 即時讀取企業資料、避免胡說八道，並延伸到 ControlNet 與強化學習等核心技術。
本文深入探討如何運用 NotebookLM 打造個人知識庫，並將其延伸至 AI 應用，特別是在生成 QA Pairs 以提升 AI 模型賣點。從個人研究、AI 應用掛載，到模型微調與 RAG 訓練素材，文章提供不同角度的實戰應用，並針對資料索引、標題設定、以及 AI 幻覺等問題提供具體優化建議。
律師 Zack Shapiro 僅靠兩人團隊就能對抗大型律所，核心祕訣在於對 Claude 的極致運用！產品專家 Daniel 解讀其三大實操重點：將專業判斷封裝成 Skill、善用協作與程式碼模式，並建立防幻覺機制。教你如何讓 AI 成為專屬研發工具，提升工作效率，不再只會聊天。
本文從 MCP 、RAG ，到 AI Agents 的演進剖析了技術如何改變軟體開發與生活型態，更提出「技術提權」帶來的控制權危機與隱私終焉。這是一場人類將邁向「精神進化」還是「認知退化」的辯論。唯有掌握底層邏輯並人機協作，才能在 Agent 全面代理的時代，守住人類不可被取代的核心價值。
學術界用一套叫 Ontology 的正式語義架構，把 AI 亂講話的比率從 63% 砍到 1.7%，但那要專家設計加整套工具鏈。我用 6 個標籤加父卡指向，在 18000 張卡片上跑了 A/B 實驗，測的東西不一樣，但背後的防禦機制相同。類型錯誤 55% 降到 0%，推理品質加 19%。
本文釐清 AI「使用」與「引用」的根本差異，解析模型訓練內化與回答時啟動檢索（RAG）之間的區別，並預告後續實測不同問法是否影響引用機率。
楊智傑／雲林科技大學 科技法律研究所 教授
生成式人工智慧（Gen AI）開發者及業者為了避免回答發生AI幻覺（hallucinate），因此採取檢索增強生成（RAG）技術 — 開啟此技術後，AI會先上網查詢網頁，確認資料正確性，再回答使用者問題。
本文從探討「紅皇后理論」的出處誤解，延伸至對大眾文化、AI 幻覺、演算法及「權威資料」的反思。作者指出，大眾文化（如迪士尼改編）的「擬像」容易混淆資訊，與 AI 幻覺的產生有共通之處。文章比較人類的搜尋習慣與 AI 的檢索增強生成（RAG），探討權威資料的定義與演變，並對未來 AI 的影響提出想像。
RAG是什麼？相信有在使用AI的你，一定遇過 AI 「一本正經胡說八道」的情形，也就是著名的幻覺（Hallucinations）問題，當模型缺乏足夠資訊時，它傾向於「憑空捏造」出看似合理的答案。那麼，我們該如何解決這個問題？AI 服務商將為各位讀者介紹幻覺問題的解方：RAG。
