檢索增強生成（Retrieval Augmented Generation，RAG）方法，結合了資訊檢索元件與生成模型，尤其是大型語言模型（Large Language Models，簡稱 LLMs），透過將相關數據融入提詞（prompts），來提升模型的表現，突破了基礎模型靜態知識的限制，能夠生成相對準確、與情境相關的回覆。在法律領域等對精確度和準確性要求極高的領域，RAG 的應用尤其重要。現階段 ChatGPT 的 my GPTs 使用的 knowledge base 也應該是屬於使用 RAG 方法的應用。 RAG 運作原理 RAG 透過將資訊檢索（或搜尋）功能整合進 LLM 文字生成過程中來運作。它利用用戶輸入的 prompt，從資料庫中找出未曾用於訓練 LLM 的外部“上下文”資訊，從而提升 LLM 在特定任務上的性能。任何 RAG 系統的出發點都是其原始數據，通常包含了大量的文件、網站或資料庫。這些數據作為知識庫，供檢索模型掃描以尋找相關資訊。 RAG 模型通過在用戶 prompt 中加入相關的檢索數據來進行增強，使其更具上下文連貫性。這一步驟運用了 prompt engineering 方法，以有效地與 LLM 進行溝通。增強後的 prompt 讓大型語言模型能夠對用戶查詢給出精準的答案。Perplixity AI 應也是使用此中方法加強回覆的即時性與精準度。 RAG 的優勢 RAG 帶來了多項優勢，包括： 存取外部知識 ：RAG 提供了存取外部知識方法，讓 LLMs 保持更新和相關性。它們可以利用 RAG 將 LLM 直接連結至即時更新的社交媒體動態、新聞網站或其他資訊源。 降低幻覺風險 ：LLMs 可能會產生錯誤的“幻覺”。檢索到的證據能夠使 LLMs 更加精準，減少錯誤資訊的產生。 提升用戶信任 ：RAG 讓 LLM 能夠提供帶有來源出處的準確資訊。輸出可以包含對來源的引用或參考，增加用戶的信任感。 性能提升 ：RAG 為保持 LLMs 的資訊更新和有效性提供了可靠的手段，使我們能夠應對現代 AI 應用的複雜性。 成本效益 ：與其他針對特定領域數據定制 LLMs 的方法相比，RAG 更為簡單且成本效益高。組織可以部署 RAG 而無需對模型進行客製化。 RAG 的應用場景 RAG 在各行各業都有廣泛的應用。在法律和醫療領域，它能夠查閱龐大資料庫和法律...
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