知識管理

背景：我本來就在用的東西 念專科考試的時候，我給自己弄了一套 RAG（Retrieval Augmented Generation），用「看相似度」的語意搜尋（semantic search）把幾百本復健科教科書跟我自己的筆記變成可以查、可以問的東西。一邊在 Obsidian 裡讀書用，一邊讓 Claude 透過 MCP 也能找到我要的東西。 它目前最弱的地方，就是「跨文獻把知識串起來」。所以前幾天看到有人分享一篇剛發表的論文 SAG（SQL-Retrieval Augmented Generation），說可以在語意搜尋之外加上結構化查詢語言（SQL）跟圖的概念，讓跨文獻搜尋更容易，效果類似 GraphRAG 但更好維護、更好建立，我整個眼睛一亮。 在這時代想當然爾，就是把論文連結丟給 Claude，請他去讀論文、抓原作者的 GitHub、讀懂作法，然後用我自己的資料把整條管線複現出來、實際跑 benchmark XD 論文：Wu et al., SAG: SQL-Retrieval Augmented Generation with Query-Time Dynamic Hyperedges, arXiv:2606.15971。程式碼：github.com/Zleap-AI/SAG-Benchmark 第一步：選模型（RTX-3070 的眼淚） 整條管線裡最關鍵的一步，是用 LLM 把每段文字抽成「事件 ＋ 實體」存進資料庫。原論文用 Qwen，我就比了本地的 Qwen（qwen3.5:4b）跟線上的 Claude Haiku。 結果 Haiku 萃取資訊的能力明顯比較好，實體圖更密、命名更一致（這對後面用 SQL 串很重要），而且看起來很便宜。這跟我先前的經驗相符，可能我的 RTX-3070 真的太弱了，稍微大一點的模型就跑不動（時代的眼淚阿），直接用 Haiku 又快又好！ 順帶一提，我沒有 API 訂閱也能用 Haiku：直接派 Claude 的 subagent 去做，跑在既有額度內就好。 教科書上的三個發現（一路打臉） 我用神經復健的教科書當測試語料，設計了一批臨床問題，拿 SAG 跟原本的語意搜尋正面對決。結果分三關，每一關都打我臉一次。 第一關，單一本書：打平。語意搜尋已經夠強，多跳機制沒用武之地。 第二關，跨書、但問題裡把關鍵字都寫白了：還是打平。因為問題裡已經把「中風、脊張力、步態」全寫出來，語意搜尋自己就把相關段落都撈回來了。 第三關，跨書、但只問一端、中間那跳故意不講（例如只問「馬蹄內翻足怎麼處理」，期待它自己連到背後的脊張力機轉跟治療）：SAG 終於贏了，而且贏很多。 ...