【技術研究】AI 也懂翻書考試：RAG（檢索增強生成）
想像一個 AI 系統，能夠徹底理解人類語言，並精確回答各類問題，甚至具備接近全知的知識——這正是我們對大型語言模型（Large Language Models, LLMs）最理想的期待。然而，在現實中，AI 的知識範圍仍有明顯的限制，尤其在應對跨領域且不確定的問題時，模型可能產生自信卻不準確的回答。
AI 失準的主要原因通常包括：
- 訓練數據中缺乏相關資料，例如詢問醫療專業 AI 關於建築工程安全規範。
- 問題的時效性超出模型的資料範圍，例如用2023年的訓練資料回答2024年的新聞。
隨著 AI 從日常應用拓展至更多專業領域，如何持續拓展 AI 的知識範疇，確保其回應的精準性，成為各界的關注重點。RAG（檢索增強生成）便是這一需求下的創新解決方案。
RAG：AI 的「翻書考試」
RAG 技術（Retrieval-Augmented Generation）讓 AI 在訓練數據不足或面對時效性問題時，能「翻書」查閱外部資料（如網頁或專業數據庫），作為生成答案的基礎。這就像學生在考試時翻書找答案——當 AI 遇到知識盲點，RAG 幫助它查找最新的相關資訊，擴展了語言模型的回應深度與精確性。
RAG 不僅提升了 AI 回答未知領域的能力，也讓它在處理動態資訊時更加靈活智能。藉由查詢外部數據，AI 能夠隨著時間推進，快速應對各類新問題。
RAG 驅動的未來：突破傳統限制
傳統 AI 受限於訓練資料，導致跨領域應用的靈活性不足。隨著 RAG 技術的發展，AI 不再依賴靜態的訓練數據，而是能即時整合最新數據。這將大幅提升 AI 在不同專業領域（如醫學、法律）的應用價值，並逐步成為不可或缺的智能輔助工具。
在 RAG 技術的推動下，未來的 AI 將不再僅僅是靜態「被訓練」的系統，而是能夠根據需求持續學習和進化的智慧體系，成為一個能靈活應對變化的高效助手。
