RAG 上下文工程：四類輸入決定答案品質

Context Engineering for RAG 提出，每個 RAG 答案背後由四類輸入決定：查詢（Query）、檢索片段（Retrieved Chunks）、指令（Instruction）和外部知識（External Knowledge）。正確區分並優化這些輸入，能顯著改善 RAG 系統的輸出品質。文章詳細解釋各類輸入的特性與設計原則，為開發者提供實務指南。

幫助 AI builder 理解如何設計 RAG 系統的上下文輸入，以提升答案準確性與相關性。