AI 工作流實戰
RAG 白話文：讓 AI 讀你自己的資料，不再瞎掰
為什麼 AI 答不出你文件裡的內容，還一本正經地瞎掰？這篇用「先整理書櫃、再按需取書」的比喻，白話拆解 RAG 的切塊、嵌入、向量資料庫與檢索，並告訴你 NotebookLM、Claude Projects 這類現成工具什麼時候就夠用。
標籤：#RAG
Vibe Coding 實戰
想做自己的 AI 應用，需要學 LangChain 嗎？一張地圖看懂 AI 應用開發
寫給非工程師的 AI 應用開發地圖：白話拆解 LangChain 的 chains、RAG、memory 與 agents，什麼情況 Vibe Coding 加現成工具就夠、何時才值得引入框架，附決策樹與學習路徑。
菲比筆記
書摘筆記|Learning LangChain(Oshin & Campos)
「Learning LangChain」的整理筆記：LLM 應用的建材與架構、RAG 兩部曲、LangGraph 記憶與代理、部署測試，與三種 LLM 使用者體驗模式。