上一篇我們一起看了聊天機器人的文檔餵食秀，今天要來科普兩個聊天機器人相關的專有名詞，RAG和LLM，這兩個縮寫就在我們系列文的主標題中，但到現在還沒好好跟大家解釋它們。希望大家看完今天的文章之後，能一起當很懂聊天機器人關鍵字的內行人。

▋LLM

談RAG之前，先說LLM吧。大型語言模型（large language model, LLM），就是聊天機器人能說＂人話＂的關鍵之處。當我們提供很多說話的相關資訊，訓練出一個大型語言模型，此時這個模型可以依據他先前看過的範例，透過模仿的方式，學習出他自己一套說話模式。就好比是做料理，當新手小白初次下廚時，有一本食譜當作他的武林秘笈，他可以透過學習食譜，依樣畫葫蘆，做出類似，但又保有自己獨特風味的料理。但要注意的是，模型在訓練的時候，當時提供的訓練資料已經奠定他能參考的知識範圍，所以他很難回答出超過自己認知以外的事物。就像你給一個人中餐食譜，但卻要求他做出法式甜點，結果有很大的可能會不如預期。

▋RAG

檢索增強生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG），是基於大型語言模型的文字生成能力，再結合搜尋檢索的功能，讓產出的文字內容，不再局限於訓練模型當下提供的資料，可以說是一種LLM的延伸應用與結果優化。有了RAG的搜尋架構的LLM彷彿如虎添翼。這個時候的聊天機器人，已經不只有LLM模型訓練當下的食譜了，如果他需要，我們後續可以在任何時刻，提供他更多各式各樣的食譜，當他需要的時候，只要往書櫃裡一翻，找出需要的內容，此時，就算是原本沒吃過的異國料理，也難不倒他。

▋下回預告

下一篇要和大家繼續科普，介紹向量資料庫是怎麼回事。

▋參考資料

Adobe Firefly(AI圖片生成)

▋後記

工作滿滿的一天，成功當日內發文！大家這幾篇還讀得習慣嗎，歡迎留言回饋，提供調整方向！