某產險公司開發智慧車險估損系統，需利用 AI 產生特定車損照片，以擴充模型的訓練資料；此外，系統須依據每位客戶專屬的保單條款，自動產生具備條款依據的理賠評估書，並盡可能避免產生數字或法規引用錯誤。下列哪一種技術架構最適合？

Question

(A) 使用專屬影像生成 AI 建立車損照片；將客戶保單內容用於模型微調（Fine-tuning），再由微調後模型產生理賠評估書
(B) 使用具備多模態能力的大型語言模型，同時產生車損照片及理賠評估書，不另外讀取客戶保單內容
(C) 使用專屬影像生成 AI 建立車損照片；搭配檢索增強生成（RAG）讀取客戶保單內容，再由大型語言模型產生理賠評估書
(D) 使用 AI 搜尋工具查詢公開車險條款及相關法規；再交由大型語言模型依據一般性規範產生標準化理賠說明文件

Accepted Answer

正確答案：(C) 使用專屬影像生成 AI 建立車損照片；搭配檢索增強生成（RAG）讀取客戶保單內容，再由大型語言模型產生理賠評估書

產照片用影像生成模型，寫評估書要「依客戶專屬條款」又「不能引用錯」，靠 RAG。
兩個需求分開處理：
・擴充訓練資料的車損照片 → 專屬的影像生成 AI
・依每位客戶的保單條款寫評估書、數字與法規不能錯 → 檢索增強生成（RAG）先撈出該客戶的條款，大型語言模型照著寫，引用有據

影像生成搭配 RAG 的架構組合

核心概念

答題技巧