核心概念：大語言模型可靠性挑戰與RAG解決方案

大語言模型（LLM）的幻覺（Hallucination），是指它會自信地編造錯誤或不真實的資訊，這對需要高準確性的企業應用來說是個大問題。RAG並非要從根本上消除幻覺，而是提供了一個務實的工程解法：讓LLM的回答有所依據、可追溯。它將不可控的「黑箱」變成了一個可以驗證的「開源」系統。

學習內容：幻覺成因分析與RAG的解決機制

為什麼LLM會產生幻覺？

知識時效性不足：LLM的知識庫只停留在訓練資料的截止日期，對於新事件或新文件一無所知。當被問及訓練後發生的事時，它會「憑空捏造」答案。

模型生成：LLM的本質是強大的「文字接龍」機，它從海量文本中學會了字詞間的統計模式。當它找不到確切答案時，會根據最有可能的模式生成回答，而非從事實出發。

無法解釋與追溯：LLM是個「黑箱」，我們無法知道答案是從哪段文本學來的，也就無法進行事後驗證。

企業幻覺風險的實際成本

• 客服錯誤成本：每個錯誤回答可能導致客戶流失。
• 合規風險：醫療、金融領域的錯誤資訊可能面臨法律責任。
• 品牌信任度：AI系統的錯誤會直接影響企業專業形象。

RAG如何重建信任？

RAG通過「檢索-生成」的兩階段機制，巧妙地為LLM提供外部事實依據，從而實現：

實時知識注入：RAG從企業最新的知識庫中檢索相關資訊，直接提供給LLM。這就像給LLM開了一本「最新、最準確的參考書」，解決了知識時效性問題。

答案的可追溯性：因為LLM的回答是基於檢索到的具體文件，我們可以將這些文件的來源（如頁碼、文件標題）一併提供給使用者。這讓每個答案都**「有根有據」**。

可控性與責任歸屬：當答案出現錯誤時，我們可以明確地追溯到是哪個文件提供了錯誤資訊，而非歸咎於LLM模型本身。這使得故障排查與數據清洗變得可能。

企業級AI的可控性設計：RAG的工程化思維

Prompt 的設計也對 RAG 來說至關重要。

想像一下，一個 RAG 系統在處理一個問題時，它會做兩件事：
檢索（Retrieval）：根據使用者的問題，從向量資料庫中找出最相關的幾份企業文件（例如：PDF 檔案的特定段落）。

生成（Generation）：將**「檢索到的文件內容」與「使用者的原始問題」一起打包成一個完整的指令，送給 LLM。在這個階段，我們會透過使用 「Prompt」 來更加明確的告訴 LLM 根據提供的資訊回答。
一個好的 Prompt 不僅是指令，更是一種「約束」和「引導」**，它能讓 LLM 的行為變得可預測、可控制。
比方說，可以設計簡易指令：「根據我提供的資訊回答，並附上來源」，也有一些策略可供使用於各種複雜狀情況。

常見的 Prompt 設計模式（企業防幻覺實用做法）

核心策略概覽

企業最佳實務建議

在實際落地專案中，企業通常會組合使用多種策略，以最大化降低幻覺風險：

1. 角色扮演 → 確保模型以專業身份作答（避免不專業或隨意回答）
2. 結構化指令 → 輸出統一格式，便於人工審核或自動化處理
3. 負向約束 → 嚴格禁止模型「亂補充」，避免幻覺

綜合示例：三合一防幻覺 Prompt

你是一位專門回答公司內部法務問題的資深顧問。

請根據以下提供的文件內容回答，並遵循以下規則：
1. 只能使用我提供的文件內容作答，不可憑空編造。
2. 如果文件中沒有答案，請直接回覆「文件中無相關資訊」。
3. 請按照以下格式輸出：

答案：[你的回答]
引用來源：[文件名稱]，[頁碼或段落標號]
可信度評估：[高/中/低]

文件內容：
{retrieved_documents}

用戶問題：
{user_question}

這種**「角色扮演 + 結構化 + 拒答機制」**的三合一做法，已是目前企業最常見的防幻覺標準方案。
總結

一個好的 Prompt，就像一份給 LLM 的**「工作手冊」。它不僅告訴 LLM 要做什麼，更告訴它怎麼做**，以及什麼不能做。通過這些細緻的設計，我們才能真正將 RAG 的可追溯性和可控性發揮到極致。

考考你

1. 如果你負責為一家金融公司設計RAG系統，你會如何設計Prompt來確保回答的準確性和合規性？
2. 在什麼情況下，你會選擇讓系統回答"文件中無相關資訊"而不是嘗試基於相關文件推理？