教育與行政工作者常擔心AI生成錯誤資訊，導致公文或教材出現瑕疵。RAG（檢索增強生成）技術透過「開卷考」的比喻，讓AI在回答前先查閱指定資料庫，從根本解決「AI亂講話」的問題。
什麼是RAG？
RAG的核心概念是將AI的知識庫擴展到外部資料庫，而非僅依賴訓練時學到的內容。這就像給學生一本課本，讓他們在考試時可以翻閱，而不是憑空猜測。
解決AI幻覺痛點
AI幻覺（Hallucination）指的是模型生成虛假或無根據的資訊。RAG強制AI在生成答案前，先從可靠資料庫中檢索相關資訊，確保輸出內容的準確性與可靠性。
開卷考的運作邏輯
- 步驟一：用戶提問。
- 步驟二：RAG系統將問題轉換為查詢，至資料庫檢索相關文件。
- 步驟三：AI依據檢索到的文件生成回答，確保「有所本」。
先查資料庫再回答
安全機制是RAG的關鍵：AI不能直接憑記憶回答，必須先從指定的資料庫中找出證據，這大幅降低了虛構事實的風險。
確保資訊新穎與準確
由於資料庫可即時更新，RAG能提供最新資訊，同時保持高準確度，讓教育行政應用更安心、精準且高效。
本文改編自YouTube頻道「阿卿的藝想空間」相關內容，專注於教育科技與行政減量應用。