踏上 RAG（Retrieval-Augmented Generation）領域的旅程，就像我家兩隻花貓尋找罐罐的冒險：先檢索資訊，再精準生成行動計畫，最後完美執行。RAG 的核心，是將大模型與即時檢索結合，突破 AI 記憶過時的限制，生成更可靠的智慧答案。下一站，我將進軍 AI Agent 領域，打造出能「觀察、思考、行動」的自主智能體——像動漫裡的御主與從者，策略靈活，執行高效。

為什麼選擇這條路？這與我的專業能力密不可分。認知與記憶力、模式辨認、邏輯推理與直覺，加上專業級的文字組織與表達能力，讓我在提示工程上得心應手。我能在複雜資訊中快速辨識模式、提煉核心，甚至把抽象技術具象化為生活案例，比如用貓解釋 RAG 與 Agent：檢索出哪裡藏著罐罐，生成討吃的聲音，再以行動成功實現目標。

現在，我的挑戰是完成第一個 RAG 系統，讓它成為我們雲端 AI 解決方案的基石。這不僅是技術層面的突破，更是我第三次創業的重要里程碑。未來，透過尚未公開的創新策略，我將把 RAG 與 Agent 完美結合，實現 AI 更高層次的智慧。

如同貓總能在沙發與餐桌間游刃有餘，我也希望在這場技術革命中留下深刻足跡。AI 如貓：目標清晰，行動果斷；人生亦然！