2025/05/29
随著人工智慧技术的快速发展，越来越多的应用开始进入我们的生活。其中 检索增强生成（RAG， Retrieval-Augmented Generation）作为一种新兴技术，正逐渐成为自然语言处理领域的重要工具，许多人对于RAG的概念可能感到陌生，但它在提升生成性AI的准确性和实用性方面，具有极大的潜力 ，这篇文章将为你深入解析RAG的运作原理、优势及实际应用，让新手也能轻松掌握这项技术。
- 什么是 RAG？RAG 可解决什么问题？
- RAG 的运作原理解析
- RAG 的 3 大优势
- RAG 与一般 LLM 的差异比较
- RAG 的应用场域与范例分享
- 企业使用 GenApe 的 RAG 技术提升效率
什么是 RAG？RAG 可解决什么问题？
RAG 是「Retrieval-Augmented Generation」的缩写，中文可翻为「检索增强生成」。它是一种结合语言模型与知识资料库的新技术，可以让 AI 在回答问题时先「查资料」，再进行内容生成 。
为什么需要 RAG 呢？因为传统的语言模型只能依赖训练时的知识库，容易出现「幻觉」（hallucination），也就是编造出错误资讯。而 RAG 可以从外部资料库即时找资料，让回答更准确、更即时。
以银行客服为例，传统的 AI 模型可能会在客户询问「我上个月的帐单什么时候缴的？」这类问题时，因无法即时存取个人化帐户资讯或最新系统纪录而产生错误回答。 使用 RAG 技术，AI 可以先从银行的内部知识库或个人帐户纪录中即时检索，再给出正确答案，大幅降低错误率，提升客户体验 。简单比喻：RAG 就像是考试前先打开笔记复习的 AI，同样聪明却更可靠。
RAG 的运作原理解析
要了解 RAG 怎么运作，我们可以想像 AI 就像一位正在考试的学生，过去只能凭记忆作答，但现在可以打开参考资料来帮助答题。
RAG 的工作流程分成三个简单的步骤：
- 检索（Retrieval）：当你问问题时，AI 会先去查找相关资料，就像在翻书找答案。这些资料可能来自网站、PDF 或内部文件。
- 整合（Augmentation）：找到的资料会被整理好，交给 AI 当作提示内容，让它了解背景资讯。
- 生成（Generation）：最后，AI 根据这些资料来产出答案，就像学生根据参考书写出完整解答。
这样 AI 就不会凭空乱讲，而是能像「开书考试」一样，查到资料后再作答，更准确也更有根据 。
RAG 的 3 大优势
RAG 不只是一种技术，更是一种帮助 AI 变得更聪明、更实用的方法。 当我们面对需要准确资讯的工作时，例如回答客户问题、整理企业资料或写报告，传统语言模型可能会因为资料过时或不够全面而给出错误答案 。这时RAG 就发挥了重要作用，以下是它带来的三个主要好处：
- 更准确的回答内容：传统 AI 模型只能靠训练时的资料，但这些资料可能早就过时了。RAG 可以即时查找新的资讯，就像学生考试时有最新版本的参考书可用，自然能给出更准确的答案。
- 大幅降低幻觉率：很多 AI 模型有时会乱讲话，因为它们凭记忆乱猜。RAG 的好处是「先查资料再作答」，就像写作业前先查资料，比较不会写错。
- 易于更新与维护：传统模型要加入新知识，得整个重练一次；而 RAG 只要更新资料库内容就好，就像换一本新参考书那么简单，省时又省力。
这些优势特别适合需要精准知识的行业，例如金融、医疗、客服等。
RAG 与一般 LLM 的差异比较
在了解了 RAG 的运作方式与优势后，或许你会好奇：那跟我们熟知的语言模型（如 ChatGPT）有什么不一样呢？这边我们整理了一张对照表，帮助你快速比较 RAG 与传统语言模型（LLM）的差异
| 功能 | 一般 LLM | RAG |
|---|---|---|
| 回答资料来源 | 固定训练资料 | 外部即时资料 |
| 资讯更新频率 | 较慢（重新训练） | 快速（更新资料库） |
| 错误率 | 较高（容易幻想） | 较低（有依据） |
| 是否适合企业内部知识库 | 否 | 是 |
| 成本与风险 | 相对低，部署简单 | 成本高，需要维护资料库与检索系统，若资料品质不佳也可能误导模型 |
可以这么说，RAG 就是让 LLM 更实用的进阶版，但也代表需要更多的基础建设与资料治理。企业在导入前应评估自身的技术能力与维运成本。
RAG 的应用场域与范例分享
RAG 不只是理论上的技术，它实际已被广泛应用于许多产业，帮助企业节省时间、降低错误并提升客户体验。以下是几个常见的应用场景与实例，让你看看它如何在真实世界中发挥效益：
- 客服机器人： 结合公司知识库与 FAQ，让客服 AI 能快速回答各种问题，甚至能即时学习新产品资讯 。例如银行客服可整合内部规章与交易记录，协助客户查询帐单、信用卡额度、贷款进度等资讯，节省人力并提升正确率。
- 内部知识查询系统：员工可透过自然语言查找 SOP、合约、专案资料。例如制造业的员工输入「机台异常排除流程」，系统能即时找出相关技术文件，降低错误操作风险。
- 法律/医疗辅助系统： 帮助专业人士快速检索条文或研究报告，并整理摘要供参考 。律师可输入「最新消费者保护法条文修正内容」，RAG 系统即帮他找出关键更新并列出比较表。
- 教育助理：针对教材内容进行补充说明，或让学生提问时获得参考资料。例如老师上课讲到「火山爆发原理」，学生输入问题后，系统能从课本、学习网页、自制教材中捞出清楚的图文说明。
企业使用 GenApe 的 RAG 技术提升效率
GenApe AI透过 个人化空间 运用 RAG 技术，为企业打造AI助理，让 AI 能读懂内部资料、自动回应提问，或是生成文章内容，广泛应用于客服、训练、工程支援等场景。
像是某家企业就导入 GenApe 的 RAG 解决方案来协助撰写 ESG 报告书，过去需动员许多人力、手动整合大量政策与数据资料。导入后， AI 能即时从内部资料库中检索各项永续发展指标与实施内容，再自动生成初稿，大幅降低人力与时间成本 ，编写效率提升超过 60%。
点这里立即免费体验RAG → https://app.genape.ai/zh-CN/text-to-image
现在就体验 GenApe，让 AI 为你省下更多时间！
不论你是企业主、专案经理，还是内部知识管理负责人，GenApe 都能帮你将繁杂的资讯整理工作变得更轻松。立即亲自体验 AI 如何协助你加速内容产制、提升团队效率。
立即使用GenApe AI，提升生产力和创造力！
与AI合作，加速你的工作流程！
- 1.什么是 RAG？RAG 可解决什么问题？
- 2.RAG 的运作原理解析
- 3.RAG 的 3 大优势
- 4.RAG 与一般 LLM 的差异比较
- 5.RAG 的应用场域与范例分享
- 6.企业使用 GenApe 的 RAG 技术提升效率
分类
GenApe教学
案例分享
电商行销
文案写作
社群广告
影音创作
AI工具
相关文章
AIGC是甚么？深入探讨AIGC工具的应用与未来发展
近年来，随著科技不断推进，人工智慧应用的话题热度持续上升，其中又以AIGC（Artificial Intelligence Generated Content，人工智慧生成内容）最受关注。今天的AIGC专题要为您介绍的「AIGC工具」正是这波创新浪潮中的关键推手，无论您是内容创作者、行销专家还是企业决策者，都应该了解这场变革如何改变我们的工作与生活。如果您想更深入的了解这些AIGC工具的应用场景及未来趋势，那就绝对不能错过本篇精彩内容。
最后更新： 2025/04/07
AI主播是什么？AI主播制作教学，真的会取代真正的主播吗？
AI技术的快速发展，相信你也有看过AI主播，进行新闻报导、节目主持等工作，不过AI主播是否会取代真正的主播？本篇会带你来探讨AI主播与是否会取代真正主播，如果你对AI主播制作有兴趣的，本篇也会教你制作。
最后更新： 2025/04/07
AI生成图片是怎么产生的？了解AI绘图原理与模型
AI应用工具日益增多，而AI绘图已成为现代数字创作的重要工具之一。许多创作者通过AI生成图片，不仅大幅加速了艺术创作流程，还催生了众多创新的AI艺术作品。本文将带您了解AI绘图的原理、模型架构及训练过程，帮助您更深入理解AI绘图的运行机制。
最后更新： 2025/04/07
分类
GenApe教学
案例分享
电商行销
文案写作
社群广告
影音创作
AI工具
智能客服阿猿
您好！我是阿猿，负责回答您的所有问题。
请问您需要什么帮助呢？
