今天聽完分享會得到的內容 結合RAG的LLM應用典範 1. 什麼是LLM，LLM為什麼需要RAG 4. 知識的數位化: RAG怎麼將知識擷取到知識庫 5. 關於檢索: RAG怎麼從知識庫中找到相關資料 6. RAG怎麼幫助LLM回答問題 7. From top-k RAG to Advanced RAG 8. RAG的優勢與弱點 如何設計謹慎的AI知識庫 LLM RAG + Agent 1. Langchain agent 2. SQL agent + RAG