詳細解釋
生成式問答（Generative QA）是基於給定資訊自由生成答案，可綜合多處內容、推理解釋，而非僅抽取原文片段。
與抽取式對比：
- 抽取式：只能複製原文片段
- 生成式：可用自己的話重組和推理解釋
能力優勢：
- 綜合資訊：整合多處分散資訊
- 推理解釋：回答「為什麼」、「如何」
- 簡化語言：將專業內容轉為易懂解釋
- 多語言：可翻譯成不同語言回答
技術基礎：
- Seq2Seq：早期序列到序列模型
- Transformer架構 (變換器 / 注意力模型) (Switch Transformer)：注意力機制生成
- 大型語言模型 (大語言模型 / 大模型)：現代強大的生成能力
實現方式：
- 檢索後生成（RAG）：先找相關文檔，再生成答案
- 純生成：完全依賴模型內部知識
風險與緩解：
- 幻覺 (AI幻覺 / 模型幻覺)風險：可能編造資訊
- 解決方案：錨定、引用標註來源
應用：Perplexity AI、ChatGPT、Claude的問答模式。