#Grounding

記憶、狀態與知識：別再把所有東西都叫做「記憶」

一個為中型旅行社打造的旅遊規劃 Copilot，被問了一個很直接的問題：「這間飯店之前是否在輪椅使用者的無障礙審查中未通過？」

以 RAG 進行基礎化：AI 系統如何在回答之前檢索佐證

大型語言模型之所以有用，是因為它們能用流暢的語言綜合、解釋和轉化資訊。但一旦我們要求它們處理即時的、私有的，或需要可驗證依據的資訊，它們就變得不可靠。模型在訓練期間可能看過類似的素材，但這不代表它能存取當前任務需要的那份飯店合約、無障礙稽核或客戶回饋記錄。

AI 驅動的客戶支援 — 從聊天機器人到智慧型系統

客戶支援是很適合收束基礎概念的範例，因為一則訊息可能同時需要檢索、工具使用、記憶、路由和核准邊界。

為什麼 LLM 需要幫助 — 幻覺、Grounding，以及系統設計的必要性

大型語言模型能產出流暢又自信的文字。而這份自信，正是問題所在。模型可以把一筆已經下架的房源、一個上一季才變動的稅率、一則三年前的學校評分，講得頭頭是道。它沒有任何機制去查核——本來就不是為查核設計的。它的工作是根據訓練資料預測下一個最合理的 token，而合理不等於正確。