RAG是什麼？新手也懂的圖解教學與實用範例

RAG 是「Retrieval-Augmented Generation」的縮寫，中文可翻為「檢索增強生成」。它是一種結合語言模型與知識資料庫的新技術，可以讓 AI 在回答問題時先「查資料」，再進行內容生成 。

為什麼需要 RAG 呢？因為傳統的語言模型只能依賴訓練時的知識庫，容易出現「幻覺」（hallucination），也就是編造出錯誤資訊。而 RAG 可以從外部資料庫即時找資料，讓回答更準確、更即時。

以銀行客服為例，傳統的 AI 模型可能會在客戶詢問「我上個月的帳單什麼時候繳的？」這類問題時，因無法即時存取個人化帳戶資訊或最新系統紀錄而產生錯誤回答。 使用 RAG 技術，AI 可以先從銀行的內部知識庫或個人帳戶紀錄中即時檢索，再給出正確答案，大幅降低錯誤率，提升客戶體驗 。簡單比喻：RAG 就像是考試前先打開筆記複習的 AI，同樣聰明卻更可靠。

要了解 RAG 怎麼運作，我們可以想像 AI 就像一位正在考試的學生，過去只能憑記憶作答，但現在可以打開參考資料來幫助答題。

RAG 的工作流程分成三個簡單的步驟：

1. 檢索（Retrieval）：當你問問題時，AI 會先去查找相關資料，就像在翻書找答案。這些資料可能來自網站、PDF 或內部文件。
2. 整合（Augmentation）：找到的資料會被整理好，交給 AI 當作提示內容，讓它了解背景資訊。
3. 生成（Generation）：最後，AI 根據這些資料來產出答案，就像學生根據參考書寫出完整解答。

這樣 AI 就不會憑空亂講，而是能像「開書考試」一樣，查到資料後再作答，更準確也更有根據 。

RAG 不只是一種技術，更是一種幫助 AI 變得更聰明、更實用的方法。 當我們面對需要準確資訊的工作時，例如回答客戶問題、整理企業資料或寫報告，傳統語言模型可能會因為資料過時或不夠全面而給出錯誤答案 。這時RAG 就發揮了重要作用，以下是它帶來的三個主要好處：

1. 更準確的回答內容：傳統 AI 模型只能靠訓練時的資料，但這些資料可能早就過時了。RAG 可以即時查找新的資訊，就像學生考試時有最新版本的參考書可用，自然能給出更準確的答案。
2. 大幅降低幻覺率：很多 AI 模型有時會亂講話，因為它們憑記憶亂猜。RAG 的好處是「先查資料再作答」，就像寫作業前先查資料，比較不會寫錯。
3. 易於更新與維護：傳統模型要加入新知識，得整個重練一次；而 RAG 只要更新資料庫內容就好，就像換一本新參考書那麼簡單，省時又省力。

這些優勢特別適合需要精準知識的行業，例如金融、醫療、客服等。

在了解了 RAG 的運作方式與優勢後，或許你會好奇：那跟我們熟知的語言模型（如 ChatGPT）有什麼不一樣呢？這邊我們整理了一張對照表，幫助你快速比較 RAG 與傳統語言模型（LLM）的差異

可以這麼說，RAG 就是讓 LLM 更實用的進階版，但也代表需要更多的基礎建設與資料治理。企業在導入前應評估自身的技術能力與維運成本。

RAG 不只是理論上的技術，它實際已被廣泛應用於許多產業，幫助企業節省時間、降低錯誤並提升客戶體驗。以下是幾個常見的應用場景與實例，讓你看看它如何在真實世界中發揮效益：

• 客服機器人： 結合公司知識庫與 FAQ，讓客服 AI 能快速回答各種問題，甚至能即時學習新產品資訊 。例如銀行客服可整合內部規章與交易記錄，協助客戶查詢帳單、信用卡額度、貸款進度等資訊，節省人力並提升正確率。
• 內部知識查詢系統：員工可透過自然語言查找 SOP、合約、專案資料。例如製造業的員工輸入「機台異常排除流程」，系統能即時找出相關技術文件，降低錯誤操作風險。
• 法律/醫療輔助系統： 幫助專業人士快速檢索條文或研究報告，並整理摘要供參考 。律師可輸入「最新消費者保護法條文修正內容」，RAG 系統即幫他找出關鍵更新並列出比較表。
• 教育助理：針對教材內容進行補充說明，或讓學生提問時獲得參考資料。例如老師上課講到「火山爆發原理」，學生輸入問題後，系統能從課本、學習網頁、自製教材中撈出清楚的圖文說明。

GenApe AI透過 個人化空間 運用 RAG 技術，為企業打造AI助理，讓 AI 能讀懂內部資料、自動回應提問，或是生成文章內容，廣泛應用於客服、訓練、工程支援等場景。

像是某家企業就導入 GenApe 的 RAG 解決方案來協助撰寫 ESG 報告書，過去需動員許多人力、手動整合大量政策與數據資料。導入後， AI 能即時從內部資料庫中檢索各項永續發展指標與實施內容，再自動生成初稿，大幅降低人力與時間成本 ，編寫效率提升超過 60%。

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