P1 · 應會
RAG
向量資料庫 (Vector Database)
是什麼
專門儲存向量並支援相似度搜尋的資料系統。
解決什麼問題
管理 Embedding，供 RAG 快速找回相關內容。
考場 Trigger
- 儲存向量
- 相似度搜尋
- RAG 知識庫
容易搞混
向量檢索Embedding 與向量表示
初級深度
知道資料庫負責存取，Embedding 是表示，檢索是搜尋動作即可。
Official Evidence
官方題目正在怎麼考
5 官方題1 考綱節點
某電商公司導入 Agentic AI 來處理客服工作。測試發現 Agent 在回答產品 FAQ 時經常出錯，且無法幫客戶修改訂單。這種情況最可能是因為缺少下列哪兩項工具或技術？
在 AI 應用設計中，Model Context Protocol（MCP）與檢索增強生成 （RAG）都能擴展模型的能力，但兩者的核心差異主要為下列何者？
下列何者最能正確說明 Model Context Protocol（MCP）與檢索增強生成 （Retrieval-Augmented Generation, RAG）在功能定位上的主要差異？
某有機農場累積了十年的病蟲害防治紀錄文件，包含不同作物的病害症狀描述、 防治方法和效果評估。農場主人希望建立一個 AI 助手，能根據農民描述的作物症狀，快速提供相關的防治建議和歷史案例。下列哪一種技術最適合解決這個需求？
某外送平台計畫推出語音訂餐功能。當使用者說出： 「幫我點一份雞排便當和珍珠奶茶，送到公司」 ，系統需完成語音理解、意圖判斷、將需求轉換為結構化指令，並呼叫外部外送服務 API 完成下單，最後回傳訂單狀態與預計送達時間。 請問上述系統最核心的技術機制為何？