Kevin's Tech Blog

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從 BM25 到 Corrective RAG：一篇 Text + Table benchmark 的精讀筆記

arXiv:2604.01733 在 T²-RAGBench 23,088 筆財務 QA 上 benchmark 九種檢索策略。本文精讀重點：為什麼 Hybrid + Rerank R@5=0.816 領先 Hybrid RRF 0.695、為什麼 BM25 在金融文件上贏過 dense embedding、以及 CRAG 為何意外輸給單純 hybrid fusion。

12 min read · 2026

RAG Pipeline Eval-Driven Tuning：Threshold Sweep、Progressive Fallback 與 Date Hint 的實證收斂

承接 Production-Ready RAG Pipeline 留下的三個 open item — confidence threshold 0.6 沒有數據背書、soft fallback 只是二元切換、intent classifier 抓不到「無時間詞但意圖時間敏感」— 用 21-value threshold sweep、四層 progressive fallback 與 date_hint_days schema 把三個 magic number 變成可驗證、可觀察、可回歸的 pipeline 行為

11 min read · 2026

Production-Ready RAG Pipeline：Intent Routing + Temporal-Aware Retrieval 完整實作

針對時序敏感、多元 intent 的 production RAG 場景，提出 pre-RAG intent classification、三層 temporal-aware retrieval (query cleaning + date filter + recency rerank) 與 eval-driven confidence calibration 的完整 pipeline 設計，含具體 recency weight 表、soft fallback 策略與 magic number 的可驗證路徑

12 min read · 2026

FAQ 知識庫的 Hybrid Search RAG Pipeline 實戰

以 BGE-M3 Dense + Sparse TF 雙向量、Qdrant Named Vectors、RRF Fusion 打造 FAQ Hybrid Search，搭配 Query Expansion、Confidence Re-ranking 與 Redis Cache Warming 的完整實戰指南

8 min read · 2026

GraphRAG 框架深度比較：Graphiti vs Neo4j vs T-GRAG

從 Temporal 感知、Embedding 換模成本、Schema 遷移等 9 個維度，深度評比 Graphiti、Neo4j GraphRAG 與 T-GRAG，為長期 RAG 基底選型提供實戰決策依據

8 min read · 2026

/yt2pdf 全解析：YouTube 影片 → 雙語 PDF 摘要的 6 階段自動化 Pipeline

從 yt-dlp 字幕擷取、Whisper 語音辨識、AI 摘要生成到 headless Chrome PDF 輸出與 B2 雲端上傳，拆解 /yt2pdf 的完整 6 階段 Pipeline

8 min read · 2026

Claude Code Agent 架構深度拆解：8 個可複用的 Production 設計模式

從 1,902 個 TypeScript 檔案中提煉出 8 個可直接採用的 Agent 架構模式 — Tool Pipeline、Side-Query、Coordinator/Worker、Hook System、Context Compaction

8 min read · 2026

本地 Agent Swarm 框架全解析：從架構比較到簡單實作

比較主流本地 Agent Swarm 框架（CrewAI、AutoGen、LangGraph、smolagents），並用 smolagents 實作一個最小化的雙 Agent 協作範例

8 min read · 2026

IoT 百萬設備架構選型 Part 1：核心架構與技術選型

Phase 1 核心架構：EMQX Rule Engine + TimescaleDB + FastAPI + BFF，含三層儲存、成本估算、AWS/GCP 對照

6 min read · 2026

Claude Code Channel Plugin 開發實戰：Telegram Inline Buttons

從 Telegram inline buttons 到 plugin cache 覆蓋問題，記錄嘗試 6 種方案最終用 cache patching 解決的完整過程

7 min read · 2026

深入解析 Claude Code 的 Ralph Loop Stop Hook

拆解 Ralph Loop Stop Hook 的運作機制 — 讓 AI Agent 自主迭代的關鍵技術

9 min read · 2026

LLM 整合 RAG 技術的核心挑戰與突破方向

深入分析 2026 年 RAG 技術面臨的六大挑戰與四大突破解決方案

6 min read · 2026

RAG Pipeline Eval-Driven Tuning：Threshold Sweep、Progressive Fallback 與 Date Hint 的實證收斂

承接 Production-Ready RAG Pipeline 留下的三個 open item — confidence threshold 0.6 沒有數據背書、soft fallback 只是二元切換、intent classifier 抓不到「無時間詞但意圖時間敏感」— 用 21-value threshold sweep、四層 progressive fallback 與 date_hint_days schema 把三個 magic number 變成可驗證、可觀察、可回歸的 pipeline 行為

11 min read · April 21, 2026

2026 · rag evaluation pipeline python ai observability threshold-calibration
Production-Ready RAG Pipeline：Intent Routing + Temporal-Aware Retrieval 完整實作

針對時序敏感、多元 intent 的 production RAG 場景，提出 pre-RAG intent classification、三層 temporal-aware retrieval (query cleaning + date filter + recency rerank) 與 eval-driven confidence calibration 的完整 pipeline 設計，含具體 recency weight 表、soft fallback 策略與 magic number 的可驗證路徑

12 min read · April 18, 2026

2026 · rag retrieval embedding qdrant ai pipeline python evaluation
FAQ 知識庫的 Hybrid Search RAG Pipeline 實戰

以 BGE-M3 Dense + Sparse TF 雙向量、Qdrant Named Vectors、RRF Fusion 打造 FAQ Hybrid Search，搭配 Query Expansion、Confidence Re-ranking 與 Redis Cache Warming 的完整實戰指南

8 min read · April 16, 2026

2026 · rag hybrid-search python qdrant embedding vector-search ai pipeline
GraphRAG 框架深度比較：Graphiti vs Neo4j vs T-GRAG

從 Temporal 感知、Embedding 換模成本、Schema 遷移等 9 個維度，深度評比 Graphiti、Neo4j GraphRAG 與 T-GRAG，為長期 RAG 基底選型提供實戰決策依據

8 min read · April 12, 2026

2026 · rag graph-rag graphiti neo4j knowledge-graph llm ai python
/yt2pdf 全解析：YouTube 影片 → 雙語 PDF 摘要的 6 階段自動化 Pipeline

從 yt-dlp 字幕擷取、Whisper 語音辨識、AI 摘要生成到 headless Chrome PDF 輸出與 B2 雲端上傳，拆解 /yt2pdf 的完整 6 階段 Pipeline

8 min read · April 04, 2026

2026 · claude-code youtube pdf pipeline automation python whisper b2