洞察文章 · 第 10 頁
關於 AI 與系統的
實務洞察
不是行銷文章，是團隊在 AI 系統整合、企業自動化、RAG、雲端與 IoT 專案裡踩過、想過、研究過的內容。
向量資料庫怎麼選：pgvector、Qdrant 還是其他
從資料模型、查詢型態、維運成本與擴充需求，務實判斷企業 RAG 與 AI 搜尋該選哪種向量資料庫。
企業導入 RAG 最常踩的五個坑
RAG 不是把文件丟進向量資料庫就完成，企業導入時更需要知識治理、權限設計、評測與營運機制。
AI 導入失敗的三個常見原因，與如何避開
多數 AI 專案不是技術不夠強而失敗，而是因為起點設錯。本文整理在多個導入專案中反覆觀察到的三個原因，以及避開它們的具體做法。
RAG vs Fine-tuning：企業到底該選哪個？
從成本、維護、資料安全與更新頻率四個面向，比較 RAG 與 fine-tuning，並給出多數台灣企業實務上的選擇順序。
把 IoT 資料從邊緣送上雲端的三種模式
MQTT、Kafka、HTTP 各自適合什麼場景？從頻寬、吞吐、即時性與整合難度，說明三種把 IoT 資料送上雲的常見模式與選擇方式。