115-2 科目二 第 48 題某企業欲導入 AI 知識助理系統,需具備以下需求:員工可查詢內部規範與流程文件、回答需具可追溯來源、資料會頻繁更新及系統需降低模型重新訓練成本。下列哪一種架構最適合?請選擇一個答案(A)直接微調(Fine-tuning)大型語言模型微調(Fine-tuning)把知識寫進權重裡,資料每次更新都要重新訓練,成本高且無法即時;而且模型輸出無法指出知識來源,不符合可追溯的要求。(B)使用檢索增強生成(RAG)架構✓正確答案RAG 架構同時滿足自有知識查詢、來源可追溯、即時更新與免重訓四個需求,是最適合的選擇。(C)使用純生成 AI,不連接外部資料純生成 AI 不連接外部資料,模型根本不知道公司的內部規範,只會產生幻覺(Hallucination),也毫無來源可追溯。(D)使用規則式專家系統規則式專家系統(Expert System)需要人工撰寫與維護大量規則,面對頻繁更新的文件維護成本極高,也缺乏自然語言理解的彈性。答案 (B)核心概念把題目的四個需求逐一對照 RAG 的特性。 ・查詢內部文件:RAG 用企業自有知識庫 ・回答需可追溯來源:RAG 能標示答案出自哪一份文件的哪一段 ・資料頻繁更新:只要同步索引即可立即生效 ・降低重新訓練成本:完全不動模型權重 四項需求 RAG 全數命中,沒有其他架構能同時做到。答題技巧快速判斷技巧:需求清單中只要出現這兩項,答案就是 RAG。 ・可追溯來源 ・資料頻繁更新 這兩項是 RAG 相對於微調(Fine-tuning)的決定性優勢。易錯陷阱:這是本系列考卷出現頻率最高的考點。 114-4 科目 2 第 17 題、115-1 科目 2 第 37 題、115-2 科目 1 第 50 題都考過。 核心原則要記牢:知識會變、要能溯源,就用 RAG。