RAG 是什麼？2024 企業必知的 AI 關鍵技術：檢索增強生成

專欄發布日期：2024.11.07

在人工智慧快速發展的今日，許多企業都希望能導入 AI 技術來提升競爭力。然而，面對眾多 AI 解決方案，該如何選擇最適合自己企業的起點呢？本文將用簡單、白話的方式為您介紹 RAG（Retrieval-Augmented Generation）技術，這個被視為企業 AI 轉型首選的技術方案，就算沒有技術背景也能看懂。

RAG 是什麼？檢索增強生成技術詳解

RAG 全名為「檢索增強生成（Retrieval-Augmented Generation）」，是一種結合檢索模型和生成模型的 AI 技術。簡單來說，RAG 就像是給予 AI 一個具有企業專屬知識的「大腦」，讓 AI 在回答問題時，能夠根據企業內部的資料提供更準確的答案。

RAG 與 ChatGPT 的差異：專屬資料 VS 通用資料

下圖用白話的方式，簡單說明 RAG 跟常見的通用生成式 AI（如 ChatGPT）的差異，若您想知道更深的專有名詞，可以搜尋「RAG 運作架構」。

RAG 最大的特色是可以根據企業資料檢索生成，舉例來說，當您詢問有關公司產品的問題時：

• ChatGPT 只能根據預先訓練的通用資料提供通用答案
• RAG 則能根據您公司的最新產品手冊、規格說明書提供精確資訊

RAG 技術架構組成與運作方式

企業可以選擇不假他人之手自行開發，或是利用代管式 AI 平台（例 Google Cloud Vertex AI ）使用已預建好的工具來開發企業專屬的 RAG 架構。而一個完整的 RAG 架構需要具備六部分：

• 操作介面（應用程式）：讓 AI 接收並回覆問題的介面（例如企業網站、Line、Google Chat），或是您也可以自行開發專用的 UI/UX 介面。
• 嵌入模型（Embedding Ｍodel）：用來將企業資料轉換成 AI 可理解的格式。
• 資料儲存空間：用來儲存企業的原始資料，通常放在雲端儲存平台（例如 Google Cloud Storage）。
• 向量資料庫（Vector Store）：存放已轉換為 AI 可讀的向量化資料。
• 檢索引擎：在向量資料庫中快速查詢與問題相關的資料。
• 大型語言模型（LLM）：作為生成式 AI 的核心，用自然語言生成可讀的回答。

RAG 運作流程：從資料收集到生成回答

Step 1：資料收集 – 為 AI 檢索奠定基礎
首先，收集 AI 所需的學習資料，例如 FAQ、產品型錄、新人訓練手冊等，為後續的資料處理和檢索打好基礎。

Step 2：文本分塊與向量化 – 資料轉換為 AI 可讀格式
當資料被匯入 RAG 系統後，會進行文字分塊（Chunk），將長文本拆分為更小的單位（如段落或句子）。接著，這些文字區塊透過嵌入模型（Embedding Model）轉換成向量格式，使得 AI 能夠理解資料的語意結構。

Step 3：問題分析與檢索 – 精準找到關聯資料
當用戶在應用程式中提出問題時，AI 會先分析搜索意圖，再從向量資料庫中檢索與該問題高度相關的文字區塊。

Step 4：生成回答 – 幾秒內完成資訊傳遞
最後，生成式 AI 根據檢索到的資料生成回答，並將答案回傳到應用程式中，幾秒內即可提供使用者所需的資訊。

如想更深入了解 RAG 架構的運作方式，歡迎預約免費諮詢，專員將為您進行更詳細的介紹。

RAG 技術的應用場景：搜尋與對話

搜尋系統

企業知識庫查詢、部門諮詢台、網站內容檢索等都可以導入 RAG 技術，由 AI 來快速檢索資料。例如：新進人員可以查詢「XXX產品的報修流程是什麼？」，RAG 即會快速查詢與報修流程有關的資料，並生成「XXX產品的報修流程如下…（略）」的答案。

對話系統

智能客服是對話型 AI 常見範例之一，RAG 除了可以快速檢索及生成回答，還能透過指令改變 AI 回應的風格。例如：客人詢問「營業時間從幾點開始呢？」，AI 則可以生成「您好！營業時間從上午9點開始。」這樣的回應。

下方提供 RAG 架構應用的解決方案給您參考：

• AI 智能客服：客服總是忙不過來？讓 AI 擔任第一道關卡
• 企業 AI 助理：與時俱進的工作環境，推動企業成長
• 專屬 AI 知識庫：無需再浪費時間找資料，AI 讓一切快又準
• AI 網站智慧搜尋：更懂訪客需求，打造精準互動體驗

為什麼 RAG 是企業首次導入 AI 的最佳選擇？

企業選擇 RAG 技術架構的主要原因，是它解決了許多生成式 AI 可能帶來的隱性問題，例如：擔心內部資料被 AI 學習導致資訊外流、AI 回答不準確影響決策正確性、需要一次性投資大量資金等風險。以下是 RAG 對企業的四大優勢：

1. 資料安全

RAG 架構允許企業將機密資料儲存在企業可控管的環境中，降低了資訊外洩的風險。這對重視資料安全的企業來說是一大優勢，能在不外洩資料的情況下提供內部資源給 AI 檢索。

2. 準確可靠

使用 RAG 技術，企業能即時更新 AI 使用的資料，確保回答符合當前業務情況。AI 回答時也可附上資料來源，讓使用者能深入查閱相關文件，進一步提升答案的可信度。

3. 經濟實惠

相較於從零開發專屬 AI 模型，RAG 系統的成本更低且上手更快。RAG 技術在回答前先進行檢索，只有在需要生成回答時才用到生成模型，這有效降低了對高性能資源的需求，節省了運行成本。

4. 彈性部署

企業可以分階段導入 RAG，從小規模試驗開始，逐步擴大應用範圍。這種漸進式的方法便於風險控制及成本管理，不需要一次性投入大量資金進行全面部署。

【延伸閱讀】迎接智能曙光：企業從零開始的 8 步驟導入指南

RAG 的限制與挑戰：期待要適度，免得心碎

RAG 雖然強大，但並非萬能。它的效果取決於資料品質、提示詞的設計，以及系統的持續優化。如果期望 RAG AI 能夠百分之百精準回應，而沒有充分了解其運作原理，那麼在缺少維護、優化的情況下，可能會面臨精準度低於 20% 的結果，導致對 AI 感到失望並失去投入的意願。要避免這種情況，我們需要改變對 RAG 的認知，並在導入系統時謹記以下兩點：

1. 資料品質是 RAG 成功的關鍵

• 上傳的文件必須經過整理，便於理解，確保資料的架構性和可讀性。
• 定期更新資料庫，移除過時資訊，以保持內容的精確性。
• 建立資料品質的審查機制，確保資料始終符合標準。

2. 持續優化不可或缺

• 定期檢視 AI 回答的品質，確保 AI 的回答符合預期。
• 根據使用者的反饋來調整設置，不斷提升回應的準確性。
• 不斷改進提示詞（Prompt），優化 AI 的理解能力和回應方式。

如何利用 Google NotebookLM 快速體驗 RAG？

如果您仍然難以想像 RAG 的運作方式，不妨試試 Google 提供的免費 AI 筆記工具 NotebookLM。只要有 Google 帳號，就可以輕鬆使用。您可以參考《Google NotebookLM 智能筆記助手，讓工作效率倍增的秘密武器》這篇文章了解詳細使用方法。

您可能會想「那我直接使用免費的 NotebookLM 不就好了？」但它有文件上傳數量和大小的限制，且無法處理特殊格式的文件，也無法進行深度優化。雖然 Google 最近宣布將推出 NotebookLM Business，以便在 Google Workspace 中使用，但若企業想要將 RAG 整合到官方網站或其他應用程式，NotebookLM 仍不適合作為內部專用的 RAG 解決方案，無法滿足企業對資料處理、檢索效率和安全性的高標準需求。

了解 RAG 是什麼後，立即啟動您的 AI 導入計畫！

如果您希望將 RAG 技術應用於實際業務，不妨試試田中系統推出的「企業 RAG AI 導入服務」。透過 Google Cloud Vertex AI，我們為企業量身打造專屬的 RAG 生成式 AI。只需 NT$3,999，即可快速測試內部資料，驗證 RAG AI 的實用性與商業價值。在成功驗證後，田中系統提供完整的資料優化、系統導入與後續優化服務，幫助企業以低成本實現技術轉化，輕鬆啟動 AI 轉型。
立即填寫表單，了解更多服務細節：