生成式AI技術不斷演進，而RAG（檢索增強生成）曾是提高大型語言模型（LLM）生成準確性的主流方案。RAG透過檢索外部知識，優化模型生成的答案。隨著LLM技術的突破，Many-Shot ICL相較於RAG具有導入成本低、易於實施等優勢，對於企業來說，是逐步探索生成式AI應用的最佳方案。本篇探討RAG與ICL技術的差異與應用場景，並分析新技術在提升生成式AI效能與降低成本方面的實際成效，透過對相關案例的解讀，協助企業評估LLM在業務應用中的最佳導入策略。