檢索增強生成
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本文釐清 AI「使用」與「引用」的根本差異，解析模型訓練內化與回答時啟動檢索（RAG）之間的區別，並預告後續實測不同問法是否影響引用機率。
本文從探討「紅皇后理論」的出處誤解，延伸至對大眾文化、AI 幻覺、演算法及「權威資料」的反思。作者指出，大眾文化（如迪士尼改編）的「擬像」容易混淆資訊，與 AI 幻覺的產生有共通之處。文章比較人類的搜尋習慣與 AI 的檢索增強生成（RAG），探討權威資料的定義與演變，並對未來 AI 的影響提出想像。
當 OpenAI 的 GPT-5 與 Google 的 Gemini 3 Pro 在推理能力、程式碼生成與多模態理解上展現出近乎神蹟的進步時，Google DeepMind 最新研究卻揭露，即便 Gemini 3 Pro 與 GPT-5 結合搜尋工具，事實準確率仍僅 83.8%....
這個星期的大語言模型(Large Language Model, LLM)課堂講的主題是RAG，檢索增強生成(Retrieval-Augmented Generation, RAG)，這個主題算是2024年在談大語言模型的時候很常談到的一個概念。從2023年底ChatGPT的發布，大眾對於AI聊天機
RAG (檢索增強生成)將大語言模型與外部知識源結合，在生成前先檢索相關文檔嵌入，大幅減少幻覺、提供最新資訊並提升領域準確性。演化出Naive、Advanced與Modular三種範式，廣泛應用於客服、醫療、金融等領域並帶來顯著效益。面臨檢索相關性、延遲等挑戰，未來朝多模態、自適應與混合架構發展。
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本報告深入解析檢索增強生成(RAG)技術，說明其如何結合大型語言模型與外部知識庫，以克服幻覺與知識過時問題。內容涵蓋RAG的核心流程、優化策略、架構演進(如GraphRAG與Agentic RAG)，並透過金融、醫療、法律等應用案例展示實踐價值與未來挑戰。
Google 在 2025 年 9 月 4 日推出一款全新的開源嵌入模型——EmbeddingGemma。這款模型不僅在同級別中表現頂尖，其輕量化的設計更使其能直接在手機、筆電等裝置上高效運行，甚至不需要網路連線。
AI蓬勃發展了三年，想必大家已經很熟悉目前交談式的AI相關應用，但如果你侷限的是某些領域以及非公開的知識庫查詢，需要餵資料進去資料庫，讓LLM來針對這個非公開的知識庫做問答，那你就可以考量RAG這個檢索增強生成的AI技術來達成這個目標。
RAG是做LLM前置的資料處理跟檢索處理，可分為幾個階段：
TN科技筆記將節錄重點介紹 Ilya 的獲勝策略，並分享其在實戰中積累的寶貴經驗，幫助讀者理解如何在企業級應用中實踐 RAG。
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