大語言模型落地企業應用，仍面臨精確性、更新性、客製化等多重挑戰。

儘管 LLM 展示了強大的語言處理能力，但實際應用中仍面臨以下幾大挑戰：

1. 答案不夠精準，無法處理業務決策

LLM透過統計機率生成答案，但無法驗證其準確性。在許多關鍵業務應用場景（如法律諮詢、財務分析、供應鏈管理等）中，模型的回應缺乏可驗證的邏輯與正確性，這對企業來說是極大的風險。

2.訓練語料更新慢，無法即時反映最新資訊

LLM 的知識庫來自過去訓練時的數據，更新頻率較慢，導致模型無法準確反映即時資訊。例如，在金融市場、產業趨勢分析等需要即時決策的應用中，LLM 無法提供可靠的數據支持。

3. 缺乏個性化，無法適應企業內部需求

LLM在通用知識上表現出色，但對於企業內部專屬流程、系統數據、業務規則等高度客製化的需求，無法有效適應。例如，一家企業的內部工作流程、產品資料庫、客戶關係管理（CRM）系統等，LLM 無法直接存取與應用。

4. 幻覺問題（Hallucination），生成假資訊或誤判

LLM 可能會生成毫無依據的錯誤資訊，這對企業的數據可靠性造成威脅。在法務、醫療、財務等高精度領域，這種「幻覺」可能會導致決策失誤，影響企業營運。

5. 訓練與運行成本高，導入企業應用的門檻高

LLM 需要大量的計算資源進行訓練與推理，成本高昂。而企業在導入 AI 時，通常需要考量系統的部署成本、維運成本與效能優勢，LLM 目前的架構仍難以完全符合企業需求。