即時搜尋結合生成模型與純語言生成模型，主要是指將大型語言模型（LLM）與外部知識庫的即時資訊檢索技術結合，提升生成回答的準確性與時效性。
生成模型（如GPT系列）本身是基於大量訓練資料學習語言模式，透過預測下一個詞元來生成文字回應，但其知識是靜態的，受限於訓練截止時間。純語言生成模型只依靠內部訓練資料，無法即時更新或查詢最新資訊。
而即時搜尋結合生成模型（如RAG，Retrieval-Augmented Generation）則在生成回答前，先根據使用者查詢從外部資料庫或知識庫中檢索相關資訊，再將這些即時擷取的資料與語言模型結合，生成更具時效性和準確性的回答。
這種結合的運作流程大致如下：
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索引階段：將外部資料（文件、API、資料庫等）轉換成向量形式，建立向量資料庫，方便快速檢索。
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檢索階段：使用者輸入查詢後，系統將查詢轉換成向量，與資料庫中向量比對，找出最相關的資料片段。
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生成階段：將檢索到的相關資料與查詢一同輸入生成模型，模型根據這些資料生成回答，融合了即時資訊與語言理解能力。
這種方法克服了純語言生成模型知識更新不及時的限制，並且比傳統搜尋引擎更能理解語意和上下文，提供更具體且語言流暢的回答。
簡單比較：
| 特性 | 純語言生成模型（LLM） | 即時搜尋結合生成模型（RAG等） |
|---|---|---|
| 知識來源 | 訓練資料（靜態） | 訓練資料 + 即時檢索的外部資料 |
| 回答準確性 | 受限於訓練資料的時效性 | 可結合最新資料，提升準確性 |
| 回答生成方式 | 預測下一詞元，生成連貫文字 | 先檢索相關資料，再生成融合回答 |
| 對使用者查詢理解 | 依賴語言模式學習 | 結合語意檢索與語言生成，理解更深入 |
| 適用場景 | 開放式對話、創意寫作等 | 需要即時資訊、專業知識查詢的應用場景 |
所以，即時搜尋結合生成模型是將檢索技術與生成技術融合的AI應用，透過先檢索再生成的流程，讓AI回答更精準且具時效性，廣泛應用於智慧客服、企業知識管理、專業問答系統等領域。
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