#Chunking

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Part 2 — RAG 完全指南（二）：Chunking 策略與向量資料庫選型

深入探討 RAG 系統的兩個核心基礎：如何切塊才能保留語意完整性，以及如何選擇適合的向量資料庫。包含五種 Chunking 策略比較與主流向量 DB 的實測比較。

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Part 5 — FDE 面試準備指南（五）：RAG 深度技術——Chunking、Embedding、向量資料庫與混合搜尋

以 Google AI 工程師兼面試官的視角，深度拆解 RAG 的技術細節：Chunking 策略選擇、Embedding 模型挑選、向量資料庫設計、混合搜尋與 Reranking，以及 Context Window 爆炸的處理方式

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