1. 一家會計師事務所希望透過 Low-Code 工具，自動處理客戶提交的各類費用報銷單據，格式涵蓋手寫、PDF 掃描、電子發票等多種形式，且各企業的科目分類規則均不相同。負責評估的專案經理正在比較兩種方案：方案甲為「直接呼叫基礎語言模型 API 進行單據內容解析與分類」，方案乙為「使用內建 RAG 元件，比對過去已正確分類的報銷單據」。下列分析何者最為正確？
(A)方案甲優於方案乙，因為基礎語言模型具備更廣泛的通用知識，足以應對所有格式變化；
(B)方案乙優於方案甲，因為 RAG 能提供歷史分類案例作為參考上下文，顯著提升非結構化文件的分類準確率；
(C)兩者效果相同，差異僅在於系統複雜度，應優先選擇建置較簡單的方案甲；
(D)可透過預先設定固定分類規則的方式處理報銷單據，以提升處理效率並降低系統複雜度

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