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RAG 是 Retrieval Augmented Generation 的縮寫，中文稱為檢索增強生成。這是一種結合了資訊檢索系統和大型語言模型的人工智慧技術。它的主要目的是讓語言模型能夠生成更準確、更具事實性的回答。
RAG 的工作原理分為四個步驟。首先，使用者提出問題。然後，檢索系統從知識庫中找出相關資訊。接著，將檢索到的資訊與問題一起輸入語言模型。最後，語言模型基於檢索到的資訊生成準確的回答。
RAG 技術具有四個主要優勢。首先，它能提高回答的準確性，因為回答是基於事實資料而非模型記憶。其次，知識能夠及時更新，可以整合最新資訊。第三，它能減少幻覺現象，降低模型編造內容的情況。最後，RAG 具有很強的可追溯性，能夠指出資訊來源。
RAG 技術在多個領域都有廣泛應用。在智能客服系統中，能快速查找產品資訊。在法律領域，可以檢索相關法條和案例。在醫療方面，能輔助診斷並查詢醫學知識庫。在教育領域，可以提供準確的學習資源和問答服務。
總結一下，RAG 是一項結合了檢索和生成技術的重要 AI 技術，能夠有效提升回答品質，減少模型幻覺問題，在多個領域都有廣泛應用，是現代 AI 系統提升準確性的關鍵技術。
RAG 的工作原理分為四個步驟。首先，使用者提出問題。然後，檢索系統從知識庫中找出相關資訊。接著，將檢索到的資訊與問題一起輸入語言模型。最後，語言模型基於檢索到的資訊生成準確的回答。
RAG 技術具有四個主要優勢。首先，它能提高回答的準確性，因為回答是基於事實資料而非模型記憶。其次，知識能夠及時更新，可以整合最新資訊。第三，它能減少幻覺現象，降低模型編造內容的情況。最後，RAG 具有很強的可追溯性，能夠指出資訊來源。
RAG 技術在多個領域都有廣泛應用。在智能客服系統中，能快速查找產品資訊。在法律領域，可以檢索相關法條和案例。在醫療方面，能輔助診斷並查詢醫學知識庫。在教育領域，可以提供準確的學習資源和問答服務。
總結一下，RAG 是一項結合了檢索和生成技術的重要 AI 技術，能夠有效提升回答品質，減少模型幻覺問題，在多個領域都有廣泛應用，是現代 AI 系統提升準確性的關鍵技術。