Citations 引用功能
引用功能透過讓 AI 在生成內容時提供內嵌註釋，標註其所引用的來源，極大提高了使用者對 AI 邏輯和資訊來源的可見性。結合**檢索增強生成（RAG）**技術，引用功能讓使用者能夠追溯生成內容的來源並驗證資訊的可靠性。
定義與應用場景 (Definition and Use Cases)
引用功能讓使用者能深入瞭解生成內容的出處，適用於以下場景：
- 單一來源引用：
- 如 Adobe PDF 中，AI 在文件摘要中標註具體段落，使用者可點選直接檢視原文。
- 影片轉錄摘要中新增時間戳，幫助使用者快速定位關鍵內容。
- 多來源引用：
- 如 Perplexity，AI 彙總多個外部來源的資訊，併為每段內容新增腳註，使用者可直接訪問引用的外部連結。
- 研究和發現過程中，引用功能幫助使用者整合多樣化資訊來源。
- 驗證和深度閱讀：
- 使用者在撰寫報告、分析資料或校對生成內容時，可以透過引用追溯原始資料，確保內容準確性。
- 引用為消費者提供“資訊足跡”，同時為內容創作者帶來流量和曝光。
實現細節與變體 (Details and Variations)
- 引用的展示方式：
- 內嵌引用：在文字中直接顯示腳註，或將引用標註為超連結。
- 分段引用：每段或每個部分的內容末尾新增與之相關的參考資料。
- 引用的互動功能：
- 對於單一來源，如 PDF 檔案或內部知識庫，讓使用者透過引用直接跳轉到對應段落或章節。
- 對於多來源彙總，引用應顯示完整的參考資料並提供可點選連結。
- 使用者控制：
- 允許使用者新增或移除參考來源，並重新生成內容和引用。
- 提供篩選功能，讓使用者限制引用範圍，例如只引用學術文章或內部知識庫。
- 結合其他功能：
- 引用可與篩選器結合，確保引用內容的型別或來源符合使用者要求。
- 在生成內容的後設資料中記錄引用資訊，便於後續檢視和管理。
優勢
- 驗證資訊來源：
- 引用功能讓使用者可以直接驗證生成內容的相關性和可靠性。
- 使用者能夠清楚知道哪些部分引用了哪些來源，避免完全依賴 AI 的生成結果。
- 支援探索和發現：
- 引用功能相當於一個動態的參考文獻表，幫助使用者深入研究某個主題。
- 結合篩選器時，引用功能可以作為高階互動式搜尋引擎。
- 惠及內容創作者與消費者：
- 為內容創作者帶來流量和認可（例如外部連結點選）。
- 為消費者提供清晰的資訊追蹤路徑，提升體驗。
風險
- 引用質量問題：
- 若引用來源本身不可靠或質量較低（如 Reddit 等平臺的低質量資料），可能導致生成結果的不可信。
- 示例：Google AI 曾因引用不當來源（如錯誤的食譜建議或荒謬的帖子）而引發爭議。
- 資訊過載：
- 如果引用過多，可能讓使用者難以處理或選擇正確的來源。
- 必須平衡引用數量和資訊的精簡性。
- 使用者資料隱私：
- 引用功能可能涉及使用者上傳的專有或機密資料，需確保這些資訊不被洩露或錯誤整合到 AI 模型中。
最佳實踐與建議 (Best Practices and Recommendations)
- 清晰的引用展示：
- 設計易讀的引用格式，例如段落末尾的腳註或超連結。
- 在介面上清楚標註引用來源並提供訪問入口。
- 支援互動性：
- 提供跳轉功能，允許使用者快速導航到原始文件中的具體段落或章節。
- 對於多來源引用，提供可點選的外部連結。
- 引用管理與篩選：
- 允許使用者根據任務需求新增或移除參考來源。
- 提供篩選功能，支援使用者設定引用範圍（如學術文章、新聞報道或內部資料）。
- 驗證引用來源：
- 優先選擇經過驗證的可靠來源，避免因低質量資料影響生成結果。
- 提供引用來源的評分或標籤（如“學術”、“已驗證”），幫助使用者快速判斷可靠性。
- 教育使用者：
- 教授使用者如何利用引用功能驗證資訊、開展研究或深入分析。
引用功能的未來方向 (Future Directions)
- 智慧引用推薦：AI 根據任務目標動態推薦最相關的引用來源，減少使用者手動篩選的負擔。
- 跨平臺引用整合：支援整合多個平臺的資料來源，生成更全面的內容。
- 引入質量評分：為引用來源分配可靠性評分，讓使用者快速評估引用的可信度。
- 深度結合 RAG 技術：進一步最佳化引用功能，使 AI 能夠自動篩選並標註高質量來源，提高整體生成內容的準確性。
