張維元｜RAG 精準搜尋實戰：打造能自己變準的 AI 搜尋系統

RAG 精準搜尋實戰

打造能自己變準的 AI 搜尋系統

結合 RAG × GraphRAG × Agentic Search，從檢索到自我學習，構建真正會進化的 AI 搜尋架構。

你是不是也遇過這些搜尋問題？

你明明已經搭了 RAG，卻發現——

• 模型常常「答非所問」，講的內容對一半、錯一半
• 結果明顯錯誤，還自信滿滿地亂說
• 換了好幾種 Embedding、向量資料庫，效果差距卻不明顯
• 一次查詢能準，但第二次又變亂
• 根本不知道該怎麼「量化」搜尋的準確率

你不是一個人。
這些問題，正是目前 80% 的 RAG 專案卡關的原因。

問題不在於模型，而在於搜尋架構

多數人只會「串」RAG，卻不會「設計」RAG。
搜尋結果準不準，取決於：

• Chunk 切得對不對？
• Embedding 模型選得好不好？
• Re-Ranking 有沒有幫到忙？
• Prompt 結構是否穩定？
• 回答能不能根據使用者回饋變聰明？

如果你不知道該怎麼驗證這些問題，
那你的搜尋就永遠停留在「靠感覺」的階段。

這堂課，讓你從「會串 RAG」變成「會設計搜尋系統」

在《RAG 精準搜尋實戰》中，
你將學會從搜尋技術的底層邏輯出發，
打造一個能持續變準、變穩、變聰明的 AI 搜尋架構。

這堂課不是讓你照著 code 寫，而是讓你「知道為什麼要這樣寫」。

課程核心價值

你不只是學會搭 RAG，而是能打造一個「越用越準」的 AI 搜尋助理。
這堂課帶你從三個層面出發——

1️⃣ 技術演進與底層理解
理解從 IR、Semantic Search 到 RAG、GraphRAG、Agentic Search 的核心差異與演進脈絡。

2️⃣ 架構設計與精準優化
掌握影響搜尋精準度的關鍵因子：Chunk、Embedding、Re-Ranking、Prompt、模型選擇與結構控制。

3️⃣ 自我學習與迭代優化
學會建立可重複測試的 Pipeline 與使用者回饋機制，讓搜尋系統能真正「越用越準」。

課程章節亮點一覽

實作專案成果示範

在課程中，你將完成以下三個階段性成果：

1️⃣ FAQ 智慧搜尋助理
能自動回覆公司 FAQ，並可測試不同 Chunk 策略精準率差異。

2️⃣ 內部知識庫搜尋系統
能分析、評估不同 Embedding / Re-Ranking / Prompt 的最佳組合策略。

3️⃣ 自我學習搜尋助理
能根據使用者回饋自我修正與再訓練，越用越準。

你將具備的 5 大關鍵能力

適合對象

• 想打造企業知識庫搜尋系統的工程師與開發者
• 想讓 RAG 專案更精準、更穩定的 AI 實作者
• 想理解 GraphRAG / Agentic Search 架構與應用的技術人員
• 想從「會串 API」升級成「能設計 AI 架構」的技術管理者

為什麼這堂課與眾不同？

• 不只是教你「怎麼做」，而是讓你理解「為什麼這樣做」
• 每一章都有可驗證的「實作結果」，不是黑箱操作
• 以「科學實驗法」建立可量化、可持續優化的搜尋系統
• 從技術到策略，一次打通「設計 → 測試 → 優化 → 學習」的完整流程

學完後你將能做到

✅ 打造可實際運作的 AI 搜尋助理（FAQ、知識庫或研究文件）

✅ 測量並優化搜尋精準度（能量化比較不同設定）

✅ 建立自動化的 RAG 實驗 Pipeline

✅ 導入使用者回饋學習機制，讓系統越用越準

課程結束後，你將擁有⋯

學員常見問題（FAQ）

Q：需要會寫程式嗎？
只需具備基本 Python 操作能力，課程會提供完整範例與筆記本環境。

Q：這堂課會講理論還是實作？
理論與實作兼具。每章都有「實作練習」與「精準率驗證」環節，讓你能真正量化成果。

Q：課程會使用哪些工具？
主要使用 OpenAI、Cohere、bge 等 Embedding 模型與 Pinecone / Milvus 等向量資料庫，並教你如何比較效能與成本。

Q：完成後能應用在哪些場景？
企業 FAQ、內部知識管理、研究文件搜尋、技術文件助理等皆可直接應用。