Browsing by Author "陳育銘"

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    RAG技術的應用與效能評估-以圖書資訊學領域為例
    (2025) 陳育銘; Chen,Yu-Ming
    本研究針對圖書資訊學領域，探討檢索增強生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）技術的應用與效能評估。現有的大型語言模型（如GPT-3）雖展現卓越的文本生成能力，但在面對專業問題時，易受人工智慧幻覺影響，導致生成內容的準確性和相關性不足。RAG技術結合檢索與生成兩個階段，通過檢索外部資料輔助文本生成，提升了內容的專業性與上下文的連貫性，特別適合應用於資訊需求高且專業性強的領域。本研究採用AI生成問題並使用RAG進行回答，結合ChatGPT與人工的評分數據，透過多指標（如F1分數、準確率）對RAG效能進行量化分析。結果顯示，RAG能有效克服傳統LLM在專業領域中的不足，在準確性、相關性和上下文匹配上表現卓越。同時，採用Ragas生成測試集以另一種客觀方式進行評估，進一步驗證RAG技術的效能。然而，研究也發現部分生成回答在忠實度上存在改進空間，特別是在資料支持不足或背景資訊偏差的情境中。本研究證實，RAG技術能顯著提升大型語言模型在圖書資訊學領域文本生成的質量，為專業問題解決提供了更準確與可靠的工具，並為相關領域的研究與應用提供了重要的參考依據。