什麼是 RAG(檢索增強生成)?如何讓 AI 先查資料再回答、減少講錯話

什麼是 RAG(檢索增強生成)?

RAG 是在大型語言模型生成回應前,先參照訓練資料以外的權威知識庫來優化輸出的流程CITE:E1。IBM 說明,RAG 的運作方式是結合資訊檢索模型(retriever)與生成式 AI 模型(generator),以產出更具權威性的內容CITE:E3。

RAG 如何幫助 AI 少講錯話?

NVIDIA 說明,RAG 提供模型可供引用的來源,如同研究論文的註腳,讓使用者能查核任何說法CITE:E2。IBM 進一步指出,RAG 雖能降低幻覺風險,但無法讓模型完全不出錯CITE:E7。這代表 RAG 解決的是「答案能否被查核」,而非讓模型保證正確。

RAG 與微調、重新訓練的差異在哪?

IBM 指出,RAG 讓 LLM 查詢外部資料來源,微調則是用特定領域資料訓練模型,兩者做法不同CITE:E5。AWS 並表示,相較於重新訓練模型,RAG 是把新資料導入 LLM 更具成本效益的做法CITE:E6。

RAG 的技術原理與學術基礎為何?

Lewis 等人於 2020 年提出 RAG 模型,結合參數化與非參數化兩種記憶機制CITE:E4。論文說明,參數化記憶為預訓練的 seq2seq 模型,非參數化記憶則是以預訓練神經檢索器存取的 Wikipedia 密集向量索引CITE:E4。該論文於 2020 年 5 月 22 日發布於 arXivCITE:E4。

各方說法對照

這代表什麼

綜合以上說法,RAG 的核心設計是讓模型在回答前先查詢外部知識庫,並附上可供查核的來源,這也是 NVIDIA 以研究論文註腳做比喻的原因CITE:E2。不過 IBM 同時指出,RAG 能降低幻覺風險,卻無法讓模型完全不出錯,顯示提供來源與消除錯誤是兩件不同的事CITE:E7。在成本與資料更新的取捨上,AWS 認為 RAG 比重新訓練模型更具成本效益CITE:E6,IBM 則將 RAG 與微調並列為查詢外部資料、訓練領域資料兩種不同做法,而非互斥選項CITE:E5。