好！3 天極限衝刺，我給你一個「務實 + 原理並重」的計畫。

但先讓我補充你對 RAG 理解的缺口：

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## ⚠️ 先修正你的 RAG 理解

你說的「embedding 語意轉向量 + 向量相似性」只是 **RAG 的第一步**，完整流程是：

```
RAG = Retrieval（檢索） + Augmented（增強） + Generation（生成）

1. Retrieval: 用 embedding 找到相似文件（你理解的部分）
2. Augmented: 把找到的文件「塞進 prompt」給 LLM
3. Generation: LLM 根據這些資料生成回答

關鍵差異：不是讓 LLM 憑空生成，而是「先查資料再回答」
```

**面試會問的：**
- 為什麼不直接問 LLM？ → LLM 不知道你的私有資料、會幻覺
- 為什麼不用關鍵字搜尋？ → 語意搜尋能理解「同義詞」和「概念相似」

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## ✅ 3 天後你會有的成果

1. ✅ 能運作的 RAG 系統（CLI + API）
2. ✅ 完整的實驗紀錄與觀察
3. ✅ 清楚的技術文件
4. ✅ 能講出原理與優化方向

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## 🎯 面試時的黃金回答模板

**「請介紹你的 RAG 專案」**

```
我在 3 天內從零建立了一個 RAG 系統，用來回答[你的領域]的問題。

架構上，我使用 LangChain + OpenAI Embedding + Chroma 向量資料庫。
核心流程是：使用者問題 → Embedding → 向量搜尋 → 取得相關文件 → 組裝 Prompt → LLM 生成回答。

實作過程中，我做了幾個關鍵實驗：
1. Chunk size 調整：發現 500 tokens 是最佳平衡點
2. Top-k 實驗：3-5 個文件能提供足夠 context 又不會太冗長
3. 評估機制：建立了 10 個測試案例，目前準確率約 80%

遇到的主要挑戰是模型會產生幻覺，我透過改進 prompt（強調只根據提供資料回答）和加入來源引用來解決。

如果有更多時間，我想實作 Rerank 機制和混合搜尋（BM25 + 向量）來提升檢索準確度。
```

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## 🚨 關鍵提醒

1. **不要追求完美**：3 天很短，重點是「能講出原理 + 有實作經驗」
2. **每天留 30 分鐘整理筆記**：當天的實驗結果一定要記錄
3. **遇到 bug 不要卡太久**：Google/ChatGPT 查 15 分鐘還不行就先跳過
4. **保持你的程式碼簡單**：能跑比漂亮重要

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你覺得這個計畫如何？有沒有哪個部分需要我再細化？或是想要我提供某段程式碼的完整版本？

加油！💪 記得每完成一個階段就打個勾，會很有成就感的！