高考申論題
114年
[資訊處理] 資訊管理
第 四 題
請您以一個線上客服系統來舉例，例如，現在有一位顧客小明，進入一家電商的線上客服系統，他想詢問關於他最近購買的一台筆記型電腦的退貨政策，以及他訂單的最新進度。請說明在這個典型的生成式 AI 的運用情境裡，RAG（Retrieval-Augmented Generation，擷取增強生成）以及 MCP（Model Context Protocol，模型上下文協定）可以分別扮演什麼樣的角色？（25 分）
📝 此題為申論題
思路引導 VIP
面對這類情境題，首先應拆解顧客需求：「退貨政策」屬於企業內部的非結構化靜態知識，對應 RAG 的資料檢索；「訂單進度」屬於需即時查詢外部系統的動態結構化資料，對應 MCP 的 API 串接與工具調用。作答時除了精確定義兩項技術，務必緊扣「小明」的情境，並在最後加入資訊管理特有的「技術、管理、組織」三維度分析，展現出高階的系統整合與策略思維。
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AI 詳解
AI 專屬家教
【破題】 在現代電子商務的線上客服系統中，大型語言模型（Large Language Models, LLM）常面臨「知識滯後」與「無法存取動態資料」的限制。為解決此問題並提供精準服務，擷取增強生成（RAG）與模型上下文協定（MCP）成為兩大核心技術，兩者相輔相成，共同實現智慧化、即時化的顧客體驗。 【論述】
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RAG 與 MCP 技術應用
💡 結合靜態檢索與動態串接，解決 AI 知識滯後與數據孤島問題。
| 比較維度 | RAG (擷取增強生成) | VS | MCP (模型上下文協定) |
|---|---|---|---|
| 資料性質 | 非結構化靜態文本 | — | 結構化動態數據 |
| 核心目的 | 減少幻覺、提供背景 | — | 跨系統互動、執行工具 |
| 技術機制 | 向量檢索內部知識庫 | — | 標準化接口呼叫 API |
| 本題情境 | 解釋退貨政策條款 | — | 查詢即時訂單物流進度 |
💬RAG 提供「知識基礎」，MCP 提供「行動能力」，兩者互補實現全自動客服。
