選擇 akasha API

請先使用符合需求的最小 API。

你的需求	建議入口
詢問圖片內容	asker.vision()
生成新圖片	akasha.gen_image()
編輯既有圖片	akasha.edit_image()
直接向模型提問	akasha.ask()
詢問本機文件內容	akasha.RAG()
讓模型呼叫工具	akasha.agents()
摘要檔案或 URL	akasha.summary()
在不同對話之間保留資訊	MemoryManager

同一個問題，在有無檢索時的差異

import akasha

# 使用模型的一般知識
qa = akasha.ask(model="gemini:gemini-2.5-flash")
print(qa("什麼是向量資料庫？"))

# 使用自己的文件作為背景資料
rag = akasha.RAG(
    model="gemini:gemini-2.5-flash",
    embeddings="gemini:gemini-embedding-001",
)
print(rag("./docs", "我們的文件如何描述向量資料庫？"))

如果答案依賴你的檔案，建議使用 RAG，而不是自行把整份檔案塞進 Prompt。