RAG（Retrieval-Augmented Generation）思維在AI系統中扮演什麼關鍵角色，又該如何有效實踐？

Question

RAG（Retrieval-Augmented Generation）在 AI 系統中的關鍵角色

Accepted Answer

RAG（Retrieval-Augmented Generation，檢索增強生成）思維在 AI 系統中扮演著至關重要的角色，特別是在需要模型利用外部資料來生成答案的場景中。其核心功能在於讓模型能夠存取並檢索外部知識，進而生成更準確、更具context的答案，而不僅僅依賴其內建的知識。正如 AI 工程專家奧里瑪斯．格里西納斯（Aurimas Griciūnas）所指出的，RAG 是從使用 API 走向構建完整 AI 系統的分水嶺，它使 AI 工程師能夠為模型連接「外部記憶」。

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RAG（Retrieval-Augmented Generation）思維在AI系統中扮演什麼關鍵角色，又該如何有效實踐？

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