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隨著人工智慧技術的飛速發展，大型語言模型（Large Language Model，LLM）在近年備受矚目，在自然語言處理（NLP）領域取得了顯著的進展，展現了強大的自然語言理解和生成能力。以GPT-3為代表的LLM訓練規模達到了令人難以想像的數據量，可對各式文字內容做出人類水準的理解和生成，甚至可以完成翻譯、摘要、寫作等複雜任務。
然而，傳統的語言模型訓練方式存在一些侷限性，例如對龐大語料庫的記憶能力不足、生成內容可能不夠準確等。這是因為 LLM畢竟只是基於統計規律與浩瀚文字訓練資料所訓練出的模型，面對特定問題時可能無法提供準確的答案。這是因為其本質上只能依賴訓練資料中所包含的知識，如果缺乏相關資訊或背景知識，就難以作出合理回應。
為解決這個問題，谷歌大腦實驗室提出了RAG（Retrieval Augmented Generation，檢索增強生成）技術。RAG是一種全新的LLM訓練模式，透過將「資訊檢索」與「文字生成」結合，讓LLM能夠動態取用並理解新的知識，提升其在特定場景下的問答及文字生成品質。
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RAG的工作原理是先利用檢索模型從龐大知識庫（如網路、維基百科等）中找出與問題相關的文字資訊片段，再將這些資訊片段連同原始問題一起輸入語言生成模型，讓模型理解這些補充知識後，生成準確且連貫的答案文字。
這種分工合作的做法，劃分了模型需要專注的工作重點。檢索模型只需找出相關資訊，語言生成模型則可專注於根據檢索結果產生合理答案，而無需完全依賴記憶力。透過這樣的設計，語言模型的記憶壓力大幅減輕，且能確保生成內容源自可靠的知識庫，而不會隨意臆測。
RAG技術最大的貢獻，在於為LLM開啟了一條動態取用知識的道路。傳統LLM在訓練時，雖然吸收了大量文字資訊，但仍難免遺漏很多具體領域的專門知識。一旦缺乏特定領域的背景知識，LLM就難以作出準確回應。
而RAG則打破了這個限制。透過結合檢索和生成，LLM可依需求從權威知識庫汲取所需的補充知識，彌補訓練資料的不足，讓模型可以從廣泛領域中進行理解和生成，極大提升其應用價值。
RAG技術的另一大優點，在於它讓LLM生成的文字可追溯知識來源。傳統LLM雖然擁有驚人的生成能力，但很難知道模型到底是基於什麼樣的知識做出回應。而RAG則採用了向量資料庫技術，讓我們能清楚看到模型生成的答案是源於知識庫中的哪些特定文字資訊。
這個特性帶來許多好處。首先，如果生成的答案存有錯誤，我們能夠輕易找到並更正包含錯誤資訊的文件，再重新將修正過的資料輸入向量資料庫，讓RAG獲得正確的知識。其次，RAG的可追溯性也讓其所生成的資訊更具公信力，減少了LLM可能產生錯誤或偏頗結果的風險。
雖然RAG技術目前仍在持續改良，但已有許多實際應用案例出現。最常見的應用場景包括問答系統、知識管理、內容生成等。舉例來說，RAG可用於企業內部知識庫的管理，透過檢索內部文件並生成簡潔報告，減輕員工查閱資訊的負擔。
在內容創作領域，RAG也展現了革命性的應用潛力。作家和創作者往往需要根據既有的知識和背景資訊來構思創作，若能透過RAG在創作過程中按需檢索相關知識並生成文本輔助，必定會大幅提升創作效率。
未來，RAG甚至可能會應用在自動撰稿、摘要生成等領域。當大量文字資訊需要快速整理成可閱讀的文本時，RAG就能大顯身手，透過檢索、理解和生成的功能，快速產出高品質文本成果。
總的來說，RAG無疑是大型語言模型未來發展的關鍵技術之一。它打通了LLM獲取新知識的路徑，讓模型不再侷限於訓練資料的既有知識，而是能夠動態取用補充資訊，展現更強大的問答、理解和生成能力。
隨著RAG技術不斷精進，人類與LLM的互動模式勢必會發生巨大轉變。相較於傳統以記憶力取勝，RAG讓LLM朝向更加靈活、多元、知識豐富的方向邁進，為應用場景開啟更廣闊的想像空間。未來，RAG勢必將成為賦能LLM的核心技術，引領人工智慧邁向全新的發展階段。
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