生成式 AI 在企業知識管理上的應用日漸成熟，但光靠大型語言模型（LLM）還不足以滿足企業的精準需求。這時，RAG（Retrieval-Augmented Generation）架構成為關鍵技術。它能讓企業把自己的資料與 LLM 結合，打造專屬的 AI 助理，提供即時、可信的答案。
不過，企業想導入 RAG，往往會卡在一個問題上：「我的資料還停留在傳統的 SQL 資料庫，要怎麼進入 AI 時代？」
這系列課程將以實戰導向為主軸，深入解析企業如何從現有資料架構出發，打造具備語意搜尋、實時查詢能力的客製化 RAG 系統。我們不談理論，而是教你如何真正落地。
讓你的企業資料從「孤島」變成「智慧」，不再只是被查詢，而是能夠主動回答。別等到 AI 競爭對手早一步導入——從這堂課開始，打造你的專屬企業智慧助理！
第一堂 ： 如何客製化企業RAG知識庫？
本課程將帶領學員深入了解如何從現有企業資料基礎出發，打造一套實用且可落地的 RAG知識庫架構。課程首先說明建置企業級 RAG 系統所需的軟體選型與硬體資源配置，幫助企業評估導入條件。
接著，從關聯式資料庫的觀點出發，探討如何擴充既有 SQL 架構，讓資料具備語意搜尋能力，並透過修改與新增「向量欄位」的 schema 來實現與 LLM 的整合。
課程也將實作如何使用無程式碼工具 Node-RED，自動將文字欄位轉換為向量數值並寫入資料庫。最後，我們將進行查詢測試，檢視語意查詢品質與 RAG 回答效果，協助企業打造專屬 AI 助理的核心基礎。
基本介紹請見以下影片：
註：本課程教學的關聯式資料庫為知名的開源系統 - MariaDB
第二堂 ：本地端LLM的架設與RAG的整合？
本課程將實戰講解如何部署並整合本地LLM與RAG架構。首先，學員將學習如何透過 Docker 快速部署本地端 LLM，包含模型選型、執行環境設置與資源管理。接著，課程將示範如何使用 Node-RED 調用本地模型，讓無程式背景的使用者也能串接推論流程。
重點在於實作 RAG 架構與本地 LLM 的整合方法，包含知識擷取、向量查詢與回應生成的串接邏輯。最後，我們將介紹測試流程，說明如何評估模型輸出品質、查詢結果正確性與系統效能，協助企業打造可控、安全、可優化的 AI 知識系統。
基本介紹請見以下影片：
註：本課程教學的Local LLM包含Llama及DeepSeek
第三堂 ： 企業內部RAG與MCP的整合
本課程將介紹如何將RAG架構與MCP（Model Context Protocol）協議結合，實現更可控、上下文感知的企業級AI應用。課程首先說明MCP的概念與價值——作為一種協定，MCP可動態管理使用者身份、查詢上下文與回應策略，是實現個人化與權限控管的關鍵元件。
接著，將透過Node-RED教學快速建立一個基本的MCP API，模擬如何攔截與處理來自使用者的查詢，進行上下文包裝與驗證。最後，實作MCP與RAG的整合範例，展示如何根據使用者角色或查詢情境，動態調整RAG的查詢條件與回應內容，提升回應的準確性與安全性，打造可企業內部真正落地的AI問答流程。
講者介紹
嵐奕科技/夠鬧智慧科技負責人、V7RC社團版主 / 莊志偉（Louis）
Louis擁有產業資訊系統開發的豐富經驗，包括系統規劃（25年）、Web後端（20年）、Android APP（15年）、韌體（10年），近幾年投入AI的開發與服務，特別是運用Node-RED為企業建置本地端AI RAG知識系統，具備客製化的實務專業能力。
他也打造了在創客圈很受歡迎的行動應用平台（V7RC），這是專門用來搖控自走車或是科普教育用途的手機APP平台, 如今也與AI整合，可以用它來開發您的Edge AI專案。Louis畢業於輔大數學系。
課程資訊
► 主辦單位：MakerPRO
► 上課方式：Google Meet直播
► 時間：
第一場2025年7月3日(四) 14:00-16:00 (13:45開始報到)
第二場2025年7月17日(四) 14:00-16:00 (13:45開始報到)
第三場2025年7月31日(四) 14:00-16:00 (13:45開始報到)
► 收費方式：
【單堂】 NTD 500元 、【三堂全修優惠價】NTD 1200元
► 聯絡方式：service@makerpro.cc；02-23679308 楊小姐
► 注意事項：報名成功後會發ACCUPASS e-mail通知，活動前MakerPRO也會發e-mail通知，請留意並準時上線
► 請於報名表中正確填寫二聯、手機載具或三聯式發票資料，以便會後提供發票。(選取二聯發票者，於會後將開立「電子發票」並寄送至您填寫的Email信箱，如若中獎則會寄送紙本發票。)
►為保障學員與主辦單位雙方權益，報名本線上直播課程即表示同意以下條款：
一、退費規定
►因報名者自行選擇錯誤（如選錯課程或日期），恕不受理退費或或補差額，請報名前務必確認內容。
►如學員因個人因素無法參與課程，須依下列規定申請退費：
- 課程開始前 7 日（含）以前申請退費者：退還已繳費用之 50%。
- 課程開始前 7 日內、當日未出席，且未事先通知者：恕不退費。
- 一旦提供錄影回放連結或教材下載權限，視為已履行課程內容，恕不退費。
二、課程異動與取消
- 若主辦單位因不可抗力因素（如講師臨時取消、網路災害）取消課程，將全額退費或另擇日期補課。
- 若課程延期，學員無法配合新時間者，得申請全額退費，前提為尚未提供錄影回放與教材。
三、退費申請與方式
- 退費申請須以電子郵件提出，並提供報名姓名、聯絡方式與匯款帳號。
- 經確認符合退費條件後，將於30個工作日內完成退款（轉帳手續費將由學員負擔）。
主辦單位保有修改課程時間、內容、平台與本條款之最終權利，並將於報名頁公告。
