Apache Solr 實戰：資料索引、查詢與容器管理
本文深入探討 Apache Solr 的核心實踐，從資料索引的建立到多樣化的查詢技巧。內容涵蓋使用 `bin/post` 命令將 XML 資料載入 Solr Core，並分別透過 Solr 管理控制台與 REST API
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進階檢索系統與資料格式選擇策略
本文探討進階檢索系統與資料格式的關聯性，分析純文字、Markdown 等格式的效率，並深入研究摘要檢索、知識圖檢索和路由檢索等進階技術，同時點出 LlamaIndex 在此領域的領先地位。此外，文章也探討生成式 AI 的常見問題，例如幻覺、馬屁精現象，以及資料洩漏與成本控制等議題。
RAG 技術應用進階問答與搜尋
本文深入探討 Retrieval-Augmented Generation (RAG) 技術，闡述其在進階問答和搜尋應用中的重要性與工作原理，並輔以 LangChain 工具集的實務應用案例，包含檔案載入、處理不同格式檔案及文字分割技術，同時探討代理人建構與 LangGraph 的應用。
Redis搜尋技術深度解析與實作
本文探討如何在 Redis 中實作高效的搜尋功能，涵蓋索引建立、查詢解析、結果排序以及進階搜尋技巧。文章以實務角度出發，結合程式碼範例和圖表說明，解析 Redis 在搜尋應用中的核心概念和實作細節，並探討停用詞列表、分詞函式、複合排序等關鍵技術，最後展望未來發展方向，提供開發者全面的 Redis 搜尋技術。
向量搜尋與 RAG 技術應用
本文探討自然語言處理（NLP）技術如何應用於向量搜尋和檢索增強生成（RAG），提升搜尋效率與準確性。文章涵蓋主題抽取、向量嵌入、元資料運用、查詢變異、主題分類別器等關鍵技術，並提供 Python 程式碼範例，闡述如何運用 OpenAI 的 GPT-4 模型和 Pydantic 進行元資料提取與 JSON
Elasticsearch 資料操作：插入、查詢與大量資料處理實戰
本文深入探討 Elasticsearch 的核心操作，包含單筆與批次資料插入、使用 Kibana 進行資料驗證、多種查詢方法以及 Scroll API 處理大量資料的技巧。文章涵蓋 Python 程式碼範例、Lucene 語法、Boolean 查詢等，並提供圖表輔助理解，幫助讀者快速掌握 Elasticsearch
搜尋結果增強技術神經網路重新排序與生成式LLM
本文探討神經網路重新排序與生成式大語言模型如何增強搜尋結果。文章介紹了 DrDecr Reranker 技術，利用 ColBERT 模型進行重新排序，並提供 Python 程式碼範例。此外，文章也說明瞭生成式 LLM