接下來就會是一些小重點，有沒有人會很好奇為什麼每個領域都會有自己的AI，如醫學AI、私人知識庫等等應用，就是用RAG這種方式去完成及實踐的。

RAG是Retrieval-Augmented Generation的縮寫，中文可以翻譯為"檢索增強生成"。它是一種結合了信息檢索和文本生成的AI技術，主要用於改善大型語言模型的表現。以下是RAG的基本概念和工作原理：

1. 基本概念：
   RAG的核心思想是在生成回答之前，先從外部知識庫中檢索相關信息,然後將這些信息與語言模型結合，以產生更準確、更相關的回答。

2. 工作原理：
   a. 信息檢索： 當系統收到一個問題或查詢時，它首先會在預先準備的知識庫中搜索相關的文檔或片段。
   b. 相關性排序：系統會對檢索到的信息進行排序，選擇最相關的部分。
   c. 上下文融合：將選定的相關信息與原始查詢結合，形成一個豐富的上下文。
   d. 生成回答：語言模型使用這個增強的上下文來生成最終的回答。

   以下為流程圖：

   

3. 優點:

   • 提高回答的準確性和可靠性
   • 減少幻覺(即模型生成虛假信息的情況)
   • 使模型能夠訪問最新的信息,而不需要重新訓練

4. 應用場景:

   • 問答系統
   • 客戶服務聊天機器人
   • 個性化推薦系統
   • 學術研究輔助工具

RAG技術的使用使得AI系統能夠提供更加準確、相關和最新的信息,大大提升了用戶體驗和系統的實用性。