檢索增強生成（RAG）

檢索增強生成（RAG）是讓大型語言模型在回答前，先從指定知識庫找出相關資料，再據此生成內容的技術，可提升時效性、可追溯性與領域適用性。近期應用從法律、教育延伸至資安與企業 AI Agent，業者也持續改良即時檢索、長期記憶、知識預編譯及 chunking 方法；另一方面，檢索污染、來源不足與評估債仍帶來部署風險。RAG 已成為企業將內部資料接入生成式 AI 的關鍵架構，其準確度、成本與治理能力值得持續追蹤。