為什麼 RAG 無法解決生成式 AI 的幻覺問題

關於「RAG 技術無法解決生成式 AI 的幻覺問題」的討論

對於企業來說生成式 AI 的幻覺問題是一個巨大的挑戰。最近在《華爾街日報》發表的一篇文章中，提到了微軟的生成式 AI 曾經「捏造」了會議參與者，並暗示會議討論了實際上並未討論的議題。這種幻覺可能會對企業的決策和業務運營產生負面影響。雖然許多生成式 AI 供應商宣稱他們的技術可以透過 RAG 技術來解決這個問題，但 RAG 技術並非萬能的解決方案。

RAG 技術的核心概念

RAG 技術是帶有檢索增強的生成式語言模型，這種技術能夠檢索可能與問題相關的檔案，然後要求模型根據這個額外的語境生成答案。這種技術可以確保模型生成的訊息與檢索的來源相匹配，具有可信度。

RAG 技術的局限性

然而 RAG 技術並不能完全阻止模型產生幻覺。對於需要進行推理的任務，例如編碼和數學問題，RAG 技術更難以應用。此外使用 RAG 技術也需要大量的硬體成本和計算成本，這對於已經因需要大量計算和電力而聞名的 AI 技術來說是一個嚴肅的考慮。

未來展望

雖然 RAG 技術有其局限性，但仍然存在改進的可能性。一些正在進行的努力包括培訓模型更好地利用 RAG 檢索的檔案以及更有效地索引大規模檔案資料集的方法。此外還有研究致力於改進搜尋技術，以更好地代表檔案並識別與更抽象的生成任務相關的檔案。

觀點和建議

從技術和商業角度來看，生成式 AI 的幻覺問題確實是一個持續存在的挑戰，RAG 技術雖然有其優勢，但不能解決所有的問題。企業在選擇 AI 技術供應商時應該謹慎，不要輕信供應商宣稱的絕對解決方案。同時投入更多的研究和發展，以提高 AI 技術的能力和可信度，這將對解決幻覺問題和提高 AI 應用價值具有積極的影響。

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