隨著大型語言模型（LLM）的普及，越來越多人注意到它們的「知識時效性」問題。由於 LLM 的知識來自於訓練語料，若模型沒有更新，就可能無法回答最新事件或特定領域的專業問題。為了解決這個限制，研究人員提出了 RAG（Retrieval-Augmented Generation，檢索增強生成） 的方法。

RAG 的核心概念

RAG 的核心在於將 檢索系統（Retrieval System） 與 生成模型（Generative Model） 結合：

1. 檢索：當使用者提出問題，系統會先從外部知識庫（如文件庫、向量資料庫、網頁資料）中找出相關內容。

2. 增強生成：模型在生成回覆時，會參考檢索到的資料，讓輸出更具時效性與準確性。

這樣的架構能讓模型不再完全依賴訓練時的靜態知識，而是能「邊查邊答」。

為什麼需要 RAG？

• 解決知識過時問題：模型可即時引用最新的資訊。

• 提高專業性：可將醫學、法律、金融等領域文件加入知識庫，增強專業回答。

• 降低幻覺（Hallucination）：因為答案是基於實際檢索到的內容，而非模型「憑空想像」。

實際應用場景

• 智慧客服：客服系統能即時檢索企業文件，快速回答用戶問題。

• 研究助理：輔助學術研究，從論文資料庫檢索資訊並生成摘要。

• 知識管理：企業內部文件、規範或 FAQ 能透過 RAG 被快速查詢並生成自然語言回答。

• 新聞與資訊服務：回答關於最新事件的提問。

總結

RAG 的出現，讓語言模型不再侷限於訓練時的知識，而能動態結合外部資料庫進行回應。這種模式有效地提升了 LLM 的時效性與可信度，讓生成式 AI 更加實用化，特別適合需要「最新、可靠」資訊的應用場景。