RAG（檢索增強生成）如何解決大型語言模型的AI幻覺問題？

RAG（檢索增強生成）如何緩解大型語言模型的 AI 幻覺問題

RAG（檢索增強生成）是一種透過外部資料來增強大型語言模型（LLM）回答能力的技術，能有效降低 AI 幻覺問題。LLM 在訓練完成後，內建資料就不再更新，且不會針對特定領域進行優化。RAG 則是在使用者提問時，先從外部資料庫中檢索相關資訊，再將這些資訊與 LLM 原有的知識結合，產生更精確、可靠的回答。

RAG 的運作方式與優勢

RAG 的概念就像是「Open Book 考試」，讓 LLM 在回答問題時能隨時參考外部資料，而非像「Closed Book 考試」一樣只能依賴記憶。這種方式有以下優勢：

• 降低 AI 幻覺： 透過檢索真實資料，減少 LLM 產生虛假或不準確資訊的風險。
• 知識更新： 能隨時新增資料，確保 LLM 的知識庫保持最新狀態。
• 客製化應用： 可針對特定領域或應用場景，提供 LLM 相關資料，提升回答品質。

人資領域應用範例：打造 AI 法律顧問

文章中介紹了如何運用 RAG 技術，為人資團隊打造 AI 法律顧問。透過 OpenAI 的 GPTs（需付費版），將台灣全國法規資料庫中的相關法條（如性別平等工作法、勞動基準法等）上傳至 GPTs，並設定指令讓 AI 根據上傳的法律檔案回答問題。這樣一來，人資在查詢法律問題時，AI 就能提供更準確、可靠的答案，並明確指出引用的法條依據。

實作建議與注意事項

文章也提醒，雖然透過 ChatGPT 建立 AI 法律顧問是一種方式，但仍有檔案數量和尺寸的限制。因此，人資可能需要針對不同法律面向建立多個 GPT 機器人。此外，Prompt 調整的回答仍有上限，有時可能出現不如預期的回答。建議在處理人事爭端時，仍應尋求專業律師諮詢，避免造成紛爭。對於更進階的 RAG 技術，可考慮 AWS 或 GCP 等大廠的解決方案，或使用 LangChain 等 Framework。

總結來說，RAG 技術可有效降低 LLM 的 AI 幻覺問題，尤其在需要高度正確性的情境下，更具參考價值。人資團隊可善用 RAG 技術，打造 AI 法律顧問，提升工作效率。