昨天我提到多輪對話這個概念，它能讓AI記得使用者之前說過的話，讓整體對話變得更自然、更像真的聊天。

那麼如果希望問答機器人不只是一個工具，而能變成智慧助理，它還需要具備哪些能力？

1. 瞭解更多背景資訊
   目前我的版本只能根據使用者當下輸入的文章回答問題，也就是說，它只會看見我給它的這一段文字。
   如果未來想讓AI回答更廣泛的問題，就需要讓它能查資料或引用外部知識。
   這時候，一個叫RAG（Retrieval-Augmented Generation）的技術就派上用場了。
   它的想法是：讓模型在回答前，先去資料庫或文件中找出相關內容，再根據這些內容生成答案。
   這樣一來，就能減少模型亂回答的情況（就是先前文章提過的幻覺）。
2. 有邏輯的回答方式
   另一個我想改進的方向是答案的可讀性。
   雖然目前的結果都蠻準確，但有時候回答還是太簡短、甚至有點生硬。
   未來可以加入一些簡單的邏輯模板，讓AI回答時更有結構，比如：

• Step 1：先解釋概念
• Step 2：舉一個例子
• Step 3：再總結一句重點
  這樣輸出的內容就會更像是人講話，而不是機器回答。

3. 對不同語言的支援
   在這個小專案中，我發現AI不但能看懂英文，也能理解中文問題。
   這讓我開始想：如果它能同時理解更多語言，是不是更方便？
   像是醫療領域、客服、教育，其實都有跨語言溝通的需求。
   未來我也想試試看讓AI能自動偵測語言並自動翻譯回應。
4. 使用者體驗的設計
   目前這個程式在Colab上執行時，雖然能互動，但還是以命令列為主。
   如果未來能加上簡單的介面，例如用Gradio或Streamlit做成可點選輸入的版本，那整個問答體驗會更接近真實應用。

到這裡，我的小專案已經從能跑變成能用，接下來想挑戰的是能被別人輕鬆使用。
多輪對話、知識檢索、結構化回答、語言支援，這些都是未來可以慢慢擴充的方向。

從這幾天的實作，我越來越覺得AI應用的難點，不只是讓它生成答案，而是讓它生成對的答案，並以對的方式呈現。