YouTube 優質教學
以下不是轉載不明來源，而是原廠工程師在合作頻道的完整課、雲端官方開發者頻道，以及臺灣大學公開課。套件版本會變，指令請以本站文章與各家文件為準。
Learn RAG From Scratch（freeCodeCamp × LangChain）
來源： YouTube 頻道： freeCodeCamp.org 講者： Lance Martin（LangChain） 時長： 約 2 小時 33 分 程式： langchain-ai/rag-from-scratch 文字介紹： freeCodeCamp News
把官方 RAG From Scratch 短片編成一堂課：Overview、Indexing、Retrieval、Generation，接著 Multi-Query、RAG Fusion、Decomposition、Step Back、HyDE、Routing、Query Construction、Multi-Representation、RAPTOR、ColBERT，以及 CRAG（約 1:26:32）與 Adaptive RAG（約 1:44:09）。適合想一次看完、用時間軸跳章的人。單集短片仍建議從官方頻道看，投影片與 notebook 較好對。
對應本站：實作流程、查詢轉換、Agentic RAG。
生成式AI導論 2024 第 4 講：拆解問題與使用工具（李宏毅）
來源： YouTube 頻道： Hung-yi Lee 播放清單： 生成式AI導論 2024 課程頁： NTU GenAI 2024
繁體中文裡最清楚的「為什麼模型不能當搜尋引擎」：LLM 是文字接龍，不知道的東西也會編。把網路上或資料庫裡查到的內容貼回提示，再生成——這就是 RAG。同一講還有任務拆解、Chain of Thought、呼叫計算機／程式（Program of Thought）。不是 Python 逐步實作，而是把位置擺對。建議當成中文觀念課，再回頭看 LangChain 短片寫程式。
對應本站：RAG 是什麼。
Context Engineering：AI Agent 背後的關鍵技術（李宏毅 2025）
來源： YouTube 頻道： Hung-yi Lee
2025 課把「塞給模型看的上下文怎麼設計」講成一門技術，記憶與檢索是其中一塊。已經會 Naive RAG、開始做 agent 時再看。對應 Agentic RAG。
Build a RAG pipeline in LlamaIndex（AWS Developers）
來源： YouTube 頻道： AWS Developers 時長： 約 10 分鐘 文件： LlamaIndex
從 SimpleDirectoryReader、VectorStoreIndex 走到 query engine，再示範 Router Query：依問題選摘要索引或向量索引。畫面短、步驟完整，適合對照本站管線、但想用 LlamaIndex API 的人。Bedrock 只是他們的模型後端，觀念通用。
對應本站：建立索引、Agentic RAG 的 routing。
Adding Agentic Layers to RAG（Jerry Liu）
來源： YouTube 講者： Jerry Liu（LlamaIndex 共同創辦人）
從 Naive RAG 為什麼答不好「比較兩家公司營收」講起，再疊 routing、query planning、tool use、agentic loop。沒有逐行打字，但層次和本站 Agentic RAG 一致。想動手做同一套課，走 DeepLearning.AI Building Agentic RAG with LlamaIndex（平台內影片，不在 YouTube 完整釋出）。
Quickly build and deploy OpenAI apps on Azure（Microsoft）
來源： YouTube 頻道： Microsoft 程式： azure-search-openai-demo
較早的大會場次，把「用自己的文件做 ChatGPT 體驗」講一遍並指向同一個開源範本。2025 年的 RAG Deep Dive 更新、更細；這支適合當歷史對照或只要一場總覽。另有約 6 分鐘的產品導覽：youtu.be/3acB0OWmLvM。
延伸閱讀（非 YouTube 內嵌）
| 資源 | 說明 |
|---|---|
| DeepLearning.AI Advanced RAG | Sentence-window、auto-merging retrieval、Ragas／TruEra 評估，有完課證明 |
| DeepLearning.AI Agentic RAG | Jerry Liu 授課，router → tool calling → 多文件 agent |
| Pinecone：Build a RAG chatbot | 官方文字＋Colab，向量庫實作 |
| OpenAI File Search cookbook | 託管 RAG，少自己管切塊與向量庫 |
| Ragas 文件 | faithfulness、context precision 等指標 |
原廠短片與雲端場次見 官方影音。