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LLM、RAG、MCP —— 它們是什麼？為何在 AI 時代如此重要？
隨著 AI 工具的爆發式成長，我們越來越常聽到「大型語言模型（LLM）」、「檢索增強生成（RAG）」與「模型上下文協定（MCP）」等名詞。這三者是當前構建高效、可靠 AI 系統的核心組件。本文將深入解析它們的運作方式、架構設計，以及彼此如何互補，共同構成現代 AI 應用的底層邏輯。 LLM 是什麼？ 語言理解與生成的基礎模型 LLM（Large Language Model）是透過大量文字語料（如網站文章、維基百科、書籍等）訓練而成的深度學習模型。其目的是學習文字與語句間的邏輯關係，進而能夠進行自然語言生成、翻譯、總結與對話模擬。 運作原理： LLM 是基於 Transformer 架構（如 GPT、PaLM、Claude）所建立的模型。它透過「自注意力機制（self-attention）」來理解上下文，並預測下一個最有可能出現的詞語。例如： 輸入句子：「我今天去了東京，然後...」 模型會根據訓練經驗，預測下一個字可能是「吃」、「看」、「遇到」等，並從中選出最合理者。因此，雖然 LLM 強大，但它仍需其他技術補強其知識與行動能力——這正是...
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