knowledge-pipeline：六層管線幫你的 RAG 做品質管控
一個六層確定性管線，從 URL 擷取到向量嵌入全自動處理，透過八維度評分系統在資料進 RAG 之前就篩掉垃圾。
#embedding
9 篇文章2026 Q1 開源 LLM 全景圖：從前沿大模型到手機端，完整盤點
2026 Q1 開源模型全面爆發：LLM 方面 GLM-5、Kimi K2.5、Qwen3.5 追上閉源；Embedding 和 Reranker 由 Qwen3 和 BGE 主導；語音有 Voxtral TTS 和 Whisper V3；圖像有 FLUX.2；影片有 Wan 2.2 追平 Sora。這篇是完整導覽地圖。
當 Vector Search 把名字當難度搜：RAG 系統的 Attribute Conflation 問題
查詢「美人照鏡 5.11b，推薦類似難度路線」，結果回來的全是名字像的路線而不是難度像的。根因是 dense embedding 把多個屬性壓進同一個向量，名稱的稀有性壓過了難度信號。解法：metadata pre-filter + query rewriting + score fusion 三層防線。
RAG 系統模式完整指南：從 Naive 到 Multi-Agent 的十代演化與實戰導航
RAG 已經從簡單的「搜尋+生成」演化成涵蓋十個世代的技術體系。本文是系統化導航：從 Naive RAG 到 Multi-Agent RAG 的十代演化、檢索策略、Chunking、Embedding、Reranking、評估框架、可觀測性、成本優化。每個主題都有對應專文深入。
BGE-M3：為什麼這個 Embedding 模型適合繁體中文 RAG
Embedding 模型的選擇直接影響 RAG 的搜尋品質。BGE-M3 的多語言訓練、1024 維向量、同系列 Reranker，是繁中 RAG 的實用選擇。
Contextual Retrieval：幫每個 Chunk 加上「這段在說什麼」
文件切塊後，每個 chunk 失去了它在原文件中的上下文。Contextual Retrieval 在索引時為每個 chunk 注入文件級別摘要，解決 chunk 孤島問題。
Hybrid Search：用 BM25 + 向量搜尋彌補彼此的盲區
向量搜尋抓語義，BM25 抓關鍵字，兩者用 RRF 融合才能同時照顧模糊查詢和精確術語。
HyDE：用假設答案提升向量搜尋的 Recall
用 LLM 先生成一份「理想答案」，再把這份假設文件 embed 去搜尋，比直接搜尋查詢本身效果更好。
NobodyClimb AI 架構：在 Cloudflare Workers 上打造 20 節點 RAG Pipeline
用 Cloudflare Workers AI（gemma-3-12b-it + bge-m3）打造可動態組裝的 RAG pipeline，14 個基礎 step + 6 個 LangGraph 專屬節點，三種策略圖（Baseline / Agentic / Plan-Execute）動態切換。