告別 LLM 幻覺與資訊焦慮：解析檢索式增強生成 (RAG) 的演進(上)

更新於 2025/07/13發佈於 2025/07/13閱讀時間約 5 分鐘

想像一下，你正在使用一個最先進的 AI 聊天機器人，它能滔滔不絕地回答各種問題。但你有沒有遇過它煞有其事地「胡說八道」？或是當你問到最新的時事或專業領域知識時，它卻顯得一無所知？這就是大型語言模型 (LLM) 面臨的兩大痛點：「幻覺」（Hallucination）和「資訊時效性不足」。

TN科技筆記要帶各位深入研究一項被譽為解決這些 LLM 核心痛點的關鍵技術——檢索式增強生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）。它不僅能讓 AI 回答更有根據，還能隨時掌握最新、最精確的資訊。準備好了嗎？讓我們一起告別 AI 幻覺與資訊焦慮，迎向更智慧、更可信賴的 AI 未來！

RAG 究竟解決了大型語言模型什麼痛點？

大型語言模型（LLM）憑藉其龐大的訓練數據和強大的生成能力，為我們帶來了前所未有的便利。然而，LLM 仍有其天生的侷限性：

幻覺（Hallucination）問題：LLM 有時會生成看似合理但實際上錯誤或虛構的資訊。這就像它在憑空捏造事實，對於需要高度準確性的應用來說是致命傷。
資訊時效性不足：LLM 的知識來源於其訓練時的數據，一旦訓練完成，其知識便靜止了。這意味著它無法回答關於最新事件、法規變動或公司內部政策等即時資訊的問題。
缺乏可追溯性與可解釋性：當 LLM 給出答案時，我們很難知道它的資訊來源是什麼，也無法驗證其真偽。這在醫療、法律或金融等關鍵領域尤其重要，因為錯誤的後果不堪設想。
模型微調的成本與複雜性：為了讓 LLM 具備特定領域知識或更新資訊，傳統方法是進行模型微調（Fine-tuning）。然而，微調不僅耗時耗力，需要大量的計算資源（GPU/TPU），而且一旦數據更新，就必須重新微調，成本極為高昂。

RAG 的核心機制：讓 LLM 擁有「外部記憶」

檢索式增強生成（RAG）的核心理念，是為 LLM 增添一個動態且可信賴的「資料庫」。這讓 LLM 在生成回應之前，能夠先從其原始訓練數據之外的資料庫中「查詢」相關資訊。

RAG 的工作流程通常包含以下幾個關鍵步驟：

建立資料庫：將來自專業領域的文件（如 PDF 文件、網頁、長篇文本）等各種來源的「新數據」進行處理。這些數據會被轉換為數值形式的「嵌入向量」，並儲存於「向量數據庫」中，形成一個可供檢索的知識庫。這個過程通常會將原始文檔分割成較小的「文本塊」(chunk)，以便後續處理。
檢索相關資訊：當用戶提交查詢時，系統會將該查詢也轉換為向量。然後，它會在向量數據庫中，透過比較查詢向量與文檔向量的相似度，快速找出最相關的文本塊。
增強 LLM 提示：檢索到的相關文本塊會作為額外的上下文資訊，與用戶的原始查詢一起提供給 LLM，讓 LLM 能夠基於更豐富、更具體的事實依據來生成答案。
回應生成：LLM 結合了其內部的預訓練知識和外部檢索到的新資訊，生成最終的、更準確、更具事實依據的回應。

為什麼 RAG 比微調更具吸引力？

RAG 之所以備受推崇，不僅因為它有效解決了幻覺和時效性問題，更因其獨特的成本效益和靈活性：

成本效益高：相較於對整個 LLM 進行昂貴且耗時的微調，RAG 能夠動態地從外部資料庫檢索資訊，而無需改變模型本身的參數。這顯著降低了企業和開發者應用 LLM 的技術和經濟門檻。
即時資訊整合：RAG 能夠即時接入最新資訊，克服了 LLM 訓練數據靜態導致的回應過時問題，特別適用於資訊快速更新的場景。
增強知識覆蓋範圍：它擴展了 LLM 的知識邊界，使其能夠處理特定領域或組織內部知識庫中的問題，而無需進行耗時且昂貴的模型再訓練。
提供可解釋性：RAG 允許 LLM 引用其資訊來源，使用者可以追溯並驗證回應的事實正確性，這極大地提高了使用者對生成式 AI 解決方案的信任。