首先，先複習 RAG 和 LLM。

RAG（Retrieval-Augmented Generation 檢索增強生成）：
是一種自然語言處理模型，結合檢索（Retrieval）和生成（Generation ）技術。通過外部知識（例如：知識庫、文檔存儲庫）檢索到相關資訊後，再將這些資訊和語言生成模型結合，提高回覆的準確性和關聯性。

LLM（Large Language Model 大語言模型）：
是一種經過深度學習的人工智能模型，經過大量的訓練，能理解人類語言並產生回覆，以往若要判斷使用者輸入的內容需要特別使用到斷字、斷詞資料庫才可以處理，且很難精準判斷語和意圖，而 LLM 可以在更高層次上理解語言和語意。

RAG + LLM 的結合：
當結合 RAG 和 LLM 時，查詢流程會是先透過檢索模組從向量資料庫（Chromadb）檢索相關資料，再把資料送到 LLM 生成合適的回應。這樣的做法使 LLM 可以不僅依賴語言模型去回覆，還可以根據向量資料庫裡的資料去做回覆，大幅提升回應的準確性。

接下來，我們會把 RAG + LLM 結合意圖分析來回應使用者，使得回應能更加精準，非常適合應用於如客服系統等需要精確查詢的場景。以下是運作邏輯。

查詢與意圖綜合處理：

1. 查詢分析與意圖識別：使用者的輸入（問題或請求），通過 OpenAI 模型解析使用者的輸入來識別其意圖，例如：詢問特定資訊，要求執行某個操作、或是提出建議等，可以透過訓練模型來識別類型的意圖。
2. 實體抽取：建立在意圖識別基礎上，從使用者的輸入中提取出具體的資訊（例如：景點名稱），實體是後續查詢的必要條件，幫助模型更精確了解查詢內容，可以更精確的做出回應。
3. 查詢處理與檢索：在了解意圖和實體後，模型可以進行查詢處理（例如：在使用 RAG（檢索增強生成）技術下，模型可以根據使用者的查詢從資料庫檢索相關資料，再利用檢索到的資料生成回答），查詢處理的部份結合資料檢索與生成技術，使回應更加精準和個性化。
4. 綜合生成回應：根據識別到的意圖、抽取實體和檢索到的資料，模型會生成回應，來回答使用者問題，回應會包含多方面資訊，結合查詢到的具體內容和意圖來提供相關答案。

根據以上步驟的結合，語言模型可以根據語言特徵、上下文和具體資料來生成更精確的回應。如果缺乏某些必要的資訊，機器人也可以引導使用者補充相關資訊後再進行回答，使聊天機器人的功能更加完善。

明天我們就會實際操作一次囉~