檢索增強生成(Retrieval-Augmented Generation) + NotebookLM

 為了解決大型語言模型(Large Languae Modls, LLMs)的一些局限性（如hallucination/幻覺），研究人員開發一種名為檢索增強生成(Retrieval-Augmented Generation, RAG)的最新技術。RAG能夠讓LLMs參考可靠的外部知識，從而提高模型的表現。以下是RAG的主要特點和優勢：

RAG的原理，結合二個關鍵組件：

• 檢索模型：負責從外部知識庫中獲取與查詢相關的資訊。
• 生成模型：利用檢索到的資訊和原始查詢來產生回應。

RAG的優勢

• 提高準確性：通過引用外部可驗證的資訊，RAG可減少LLMs產生錯誤或虛構回應（即「幻覺」）的風險。
• 即時資料更新：RAG允許LLMs獲取最新資訊，無需重新訓練模型。
• 成本效益：相比持續微調LLMs，實施RAG可能更具成本效益。
• 增強相關性：通過利用特定領域或專有數據，RAG可以使LLMs的輸出更符合特定人士/組織的需求。

RAG的應用：RAG在需要維持準確性和相關性的領域特別有用，例如：

• 客戶支援聊天機器人
• 問答系統
• 知識密集型應用程序

NotebookLM 是 Google 推出的一款實驗性 AI 工具，旨在提升使用者在處理和組織筆記、文件及想法時的效率。這款工具結合先進的語言模型技術，特別是基於 Gemini 的模型，能夠幫助用戶快速理解、分析和擴展其上傳的資料（亦即應用上述RAG＋LLMs）。

NotebookLM 的主要功能

• 資料整合：用戶可以上傳各種文件類型，包括 Google 文件、Google 幻燈片、PDF 檔案及網址。NotebookLM 利用這些來源進行後續的互動和分析。
• AI 驅動的分析：該工具能自動生成上傳文件的概述、摘要、關鍵主題以及建議問題，幫助用戶更好地理解內容。
• 智能問答：用戶可以針對其來源提出問題，NotebookLM 將提供帶有內嵌引用的答案，直接鏈接到原始文件的相關部分。
• 筆記和組織功能：NotebookLM 允許用戶創建、保存和組織筆記，並能將選定的筆記轉換為大綱、目錄或學習指南。
• 協作功能：用戶可以與他人共享筆記本，促進協作研究和學習。
• 音頻導覽：NotebookLM 能生成短小、有趣的“播客風格”音頻，讓用戶能夠以聽覺方式吸收信息。這功能強大！！如討論我的 blog 之 Podcast 音頻，但目前只有英文。

使用 NotebookLM 的優勢

• 時間效率：NotebookLM 大幅減少閱讀和摘要所需的時間，使得用戶能更專注於信息的應用。
• 增強生產力：通過簡化信息消化過程，用戶可以在更短時間內完成更多任務，例如準備報告或進行研究。
• 個別化體驗：該工具根據用戶的過往互動和偏好自定義摘要和見解，確保最相關的信息可被突顯。