LLM 插件是什麼？如何安裝與串接？跟 RAG 差在哪？一次搞懂！

隨著人工智慧（AI）技術持續進步，企業打造智慧助理的需求越來越多元。為了提升回答的準確性與功能的靈活性，兩項關鍵技術逐漸成為主流：RAG（Retrieval-Augmented Generation） 與 LLM 插件（Large Language Model Plugins）。這兩者往往並肩合作，結合彼此優勢，打造出既懂知識又能動手的智慧代理。 

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文章導覽：

1. LLM 插件是什麼？

2. 如何安裝與串接 LLM 插件？

3. LLM 插件 vs RAG 到底差在哪 ？

4. RAG & LLM 插件的角色分工

5. 未來趨勢：從工具到智慧代理，RAG × 插件正加速演化

6. 總結：打造智慧 AI 助理，RAG 與插件缺一不可

一、 LLM 插件是什麼？ 

（一）基本介紹 

LLM 插件是一種讓語言模型具備「呼叫外部工具」能力的介面設計。它就像是幫 AI 接上一個個應用功能的插座，讓它不只能「想」，還能「做」。 

舉例來說： 

• ChatGPT 能幫你查天氣，是靠 Weather API 插件 

• Gemini 查你 Google Calendar，是透過日曆工具 

• 自建 AI 助理查詢 CRM 訂單，是呼叫企業內部 API 

這些都屬於 Plugin / Tool Calling 技術的應用。 

（二）LLM 插件有哪些類型？ 

插件類型	功能說明	範例
✅ 查詢工具	從外部查資料（天氣、匯率、庫存）	Wolfram Alpha、Search API
✅ 操作工具	實際執行任務	建行事曆、寄 Email、開工單
✅ 自建內部工具	串接企業內部系統 API	CRM 查詢、ERP 建單
✅ 跨模態工具	處理影像、語音、影片等資料	圖片辨識 API、語音轉文字

（三）LLM 插件運作原理 

1. 語言模型作為核心  

   LLM 本身主要負責理解與生成自然語言，具備強大的語言理解和推理能力，但它內部的知識是靜態的（基於訓練資料），不能即時獲取最新信息或執行特定操作。 

   
   

2. 插件作為外部能力接口  

   插件是模型外部的功能擴展，通常是 API 或服務，能夠提供： 

   1. 實時數據查詢（例如天氣、股市、新聞） 

   2. 專業知識庫訪問（如醫療、法律、技術文件） 

   3. 特定任務執行（如預訂行程、控制設備）

3. 對話或請求中觸發插件調用

   當用戶輸入問題或命令時，LLM 會先分析輸入意圖，如果模型判斷需要額外數據或功能，就會生成「插件調用請求」，包含： 

   1. 需要調用的插件名稱 

   2. 相關參數（如查詢關鍵字、時間、地點） 

      
      

4. 插件接收請求並執行操作 

   插件根據模型給的參數，向外部服務發起請求，拿到實時結果。

5. 插件結果返回給 LLM  

   插件把結果返回給語言模型，模型將這些結果整合進回答中，生成更精準且最新的回答給用戶。 

二、如何安裝與串接 LLM 插件？

🚀 這裡我們以大家最廣為運用的ChatGPT 進行說明

在2025年，OpenAI已將ChatGPT 的 外掛（Plugins）功能升級成 Tools（工具）和 Connectors（連接器） 的統合形式。這讓 ChatGPT 不只是聊天夥伴，還能幫你直接查資料、存取雲端檔案、接 API，甚至管理工作流程。

（一）使用ChatGPT 插件的前置作業

在使用 Plugins 前，請先確認：

✅ 訂閱 ChatGPT Plus 或以上方案（因為只有 GPT-4 才能用 Plugins 功能）

✅ 用電腦瀏覽器登入 ChatGPT

（二）該如何使用 ChatGPT 插件呢？

1️⃣ 切換到 GPT-4

2️⃣ 網頁右上角點選設定 ➡️ 找到連接器選項 ➡️ 點選你要接的服務

3️⃣ 授權（例如登入 Gmail、Drive、Dropbox 等）

4️⃣ 回到聊天框即可直接輸入指令

範例：幫我從 Google Drive 找到名為『2025 財報.xlsx』的檔案並列出最後更新日期。

系統會自動調用已連接的服務，無需再安裝外掛。

三、LLM 插件 vs RAG 到底差在哪 ？

（一）RAG 是什麼 ？

RAG（Retrieval-Augmented Generation）會根據使用者問題「去外部資料庫找文件」，再把找到的內容餵給 LLM，讓它產生更準的回覆。

RAG 適合處理：

• 非結構化知識（如 FAQ、PDF、合約）

• 需要 contextual context 的問題

• 客製化問答（公司內部知識、流程）

（二）LLM 插件 vs RAG

項目	LLM 插件	RAG（檢索式生成）
資料來源	即時 API，結構化	向量資料庫，非結構化文件
功能性	可執行任務、操作外部系統	僅讀資料，無法執行任務
建置方式	設計 JSON schema + API	建向量索引 + 檢索器 + embedding
適合場景	開票、查單、寫信、訂行程	客服問答、摘要、內訓、法律分析

四、RAG & LLM 插件的角色分工

💡 我們舉一個例子，介紹一下他們各自在運作上負責什麼？ 

假設今天你有個醫療助理程式結合了 RAG 與 LLM 插件，病患和 AI 的互動能完整展現其角色分工： 

• 病患問：「我的頭痛可能是什麼原因？」  AI 會先從醫學文獻、臨床指南的知識庫中檢索相關資料，這是 RAG 的任務。它從大量資料中找出最貼近病患描述的資訊，再由大型語言模型綜合生成專業且符合醫學標準的回答，幫助病患理解症狀。 

• 接著病患說：「請幫我預約下週三的神經內科門診。」  這時 AI 透過 LLM 插件調用醫院預約系統的 API，直接完成門診預約，讓使用者不用跳轉到其他系統。 

• 病患又問：「我目前服用的藥物有哪些副作用？」  AI 先從藥物資料庫檢索相關資訊，再結合外部藥物監控系統插件，提供全面且即時的用藥安全建議。 

透過這樣的合作，RAG 負責「找資料、給出正確且詳盡的答案」，而 LLM 插件則負責「調用外部服務、完成具體操作」，兩者缺一不可。 

五、未來趨勢：從工具到智慧代理，RAG × 插件 正加速演化

隨著生成式 AI 技術持續進化，RAG 與 LLM 插件不再只是輔助模組，而是智慧代理（AI Agent）系統中的兩大基礎支柱，未來有以下幾項發展趨勢值得關注：

（ㄧ）插件 × RAG 深層整合：從並用到互補決策

未來的 AI 助理將不再是「RAG 處理找資料、插件處理做事情」的單向模式，而是具備決策邏輯，根據情境在檢索與調用間靈活切換，甚至連續串接多步驟任務。

（二）插件治理與商業化

未來 Plugin 會有更多商業與治理機制，例如：

• 插件市集（Plugin Marketplace）出現：可搜尋、授權、訂閱工具

• 權限控管與日誌審計：符合企業級合規需求

• 插件安全沙盒與授權政策：防止惡意或錯誤調用

六、總結：打造智慧 AI 助理，RAG 與插件缺一不可

隨著 AI 技術邁向實用化與任務導向，單靠語言模型本身已無法滿足企業在知識廣度、時效性與功能性的全方位需求。

這時，RAG 與 LLM 插件成為建構強大智慧助理的兩大支柱：

• RAG 負責補足模型知識的廣度與深度，尤其適用於非結構化資料的檢索與理解

• LLM 插件 則賦予模型「動手做」的能力，讓它能查資料、執行任務、串接系統

兩者結合，可實現真正具備理解力 × 行動力 × 服務力的 AI 智能體。在未來，AI 將不再只是回答你問題，而是能讀懂需求、找資料、接上工具，甚至主動完成任務。想打造這樣的企業 AI 助理，從掌握 RAG 與 LLM 插件開始，就是邁出的第一步。