什麼是 RAG？初學者也看得懂的檢索增強生成（RAG）基礎指南！

隨著人工智慧（AI）、自然語言處理（NLP）、大語言模型（LLM） 技術不斷進步，大家對於使用 AI 工具已經越來越不陌生，像是我們最熟悉的 ChatGPT 就使用了 Open AI 開發的 LLM 。

傳統的 LLM 雖然強大，但卻存在知識有限、準確度不足等問題。 不過！檢索增強生成 (RAG) 的出現，大大彌補了 LLM 的劣勢，有效地克服了這些缺點。，以下就來帶你看看 RAG 意思是什麼？它有什麼幫助？

RAG 中文是「檢索增強生成」，也有人稱為「擷取擴增生成」、「擷取擴增產生」，英文全名是 Retrieval Augmented Generation。

相信大家在使用各種 AI 語言模型時，都會遇過聊天機器人答非所問，或是亂回答一通的情況吧！這是因為大語言模型（LLM）的回答是基於受過訓練的數據庫，如果問題超出訓練範圍就會發生這樣的錯誤。

所以，如果不持續學習，LLM 模型就會無法獲得新的知識，導致無法正確回答問題！

⭐️ 而檢索增強生成（RAG）則很好的彌補了 LLM 的劣勢！⭐️

RAG 是什麼意思呢？

RAG 是一種新的技術框架，結合了資訊檢索系統與大語言模型（LLM）的功能，大大提高了信息檢索的準確性和效率，改善生成式 AI 的品質。

你可以這樣想像：RAG 就像一本課本，讓你在考試時可以開書考，根據問題找出最正確的答案！

RAG 為什麼重要呢？它有哪些優點、可以解決哪些問題呢？以下為 4 點 RAG 的優勢告訴你為什麼要用 RAG！

➊ 準確性

RAG 的回答是透過檢索與篩選資料庫內容而生成，能夠提高資訊的準確性，降低錯誤回答的比例、回答更準確，改善生成式 AI 的回答品質。

且 RAG 引用的資訊來源是使用者可以查核的，進而提升了使用者對回答的信任度。

➋ 即時性

傳統的大語言模型（LLM）通常會受到預先訓練的知識所侷限，因此可能會回答出錯誤或是過時的訊息。

RAG 的回答會根據開發人員建立的資料庫，且資料庫可以持續的更新，讓 RAG 的回答內容能夠保持即時性。

➌ 低成本

公司想架設一個專屬的 LLM 模型，需要從頭開始規劃與訓練，要花費大量時間和金錢。但 RAG 可以將公司需要的資料直接引入 LLM，且知識庫中的資料可以持續更新，時間與金錢成本都相對較低。

➍ 客製化

RAG 可以根據不同領域的需求，建設客製化的相關資料庫。就像你會問醫生關於醫學的問題、問律師關於法律的問題，RAG 可以根據你的需求，從相對應的資料庫中找到正確資訊。

舉例來說，一家金融公司可以利用 RAG 建立一個針對金融知識的問答系統，讓員工可以快速查找金融相關的資訊。

目前市面上的傳統生成式 AI 大多都只是根據網路上的一般資訊進行訓練，就像一個受過通識教育的大學生；而 RAG 則能將企業的專屬資料與生成式 AI 相結合，讓模型深入了解特定領域的知識和工作流程，就像對模型進行入職培訓，讓生成式 AI 真正為企業帶來實質價值。

以下用大家較熟悉的生成式 AI 應用 ChatGPT 與 RAG 進行比較：

✦ 生成式 AI：生成式 AI 是預訓練好的大模型（如 GPT），已經具備通用的推理能力，每個人都可以透過提示詞優化（Prompt Engineering），運用大模型來生成過去需要大量資源才能達成的結果。

使用 GPT 模型的 ChatGPT 應該是大家最熟悉的生成式 AI 應用，ChatGPT 就像一個天馬行空的作家，可以根據你的指示，編造出一個故事、寫一首詩，甚至模仿某種寫作風格。ChatGPT 擅長創造新的內容，但不一定能保證內容的準確性。

✦ RAG：像一個資料整理高手，它會根據你的需求，在你提供的資料庫中搜尋相關資訊，然後用清晰、簡潔的語言將資訊整理成你想要的格式，例如文章、報告、摘要等等。RAG 的優點是能保證內容的準確性，因為它的回答是來自真實的資料。

RAG 技術的架構以及背後的運作模式是如何呢？以下帶你完整看過一遍，讓你對 RAG 有更進一步的認識！

RAG 架構可以分成 3 個部分：索引、檢索、生成

📘 索引（Index）

索引階段是指將企業的資料預先處理，並放進資料庫中。

在處理資料時，系統會先將長文件分割成更小的、易於管理的片段，以便更精確地檢索和處理。接著，系統會運用預先訓練好的語言模型，提取每個片段的關鍵特徵，並將其轉換為向量表示，這些嵌入向量與相關元數據將被儲存在易於快速檢索的數據結構中。

大語言模型會出錯（產生幻覺問題）就是因為資料太多，但卻無法精準掌握哪些資訊是與問題最有關連的。RAG 將資料預先處理過再放進知識庫中，就很好的解決了這個缺陷。

📘 檢索（Retrieval）

當用戶提出問題時，會根據提示詞通過檢索演算法，在知識庫中找到最接近的幾段資料。例如，當你問 AI 一個問題時，檢索器先會去「找資料」，就像在網路上搜索一樣。它會知識庫中挑選出與你的問題最相關的內容。

注意！若檢索器設計得不夠精準，就會無法為大語言模型提供最精準、最好的參考資料，那麼可能就無法回答用戶的問題～因此檢索器需要不斷修正與改進！

📘 生成（Generation）

最後，把在檢索階段找到的相關資料納入提示詞，讓大語言模型（LLM）根據這些相關資料，生成流暢的文字，而不是單單把從知識庫中擷取的內容直接複製貼上。

你可以這麼想像 RAG 的整個運作流程：假設你有一個非常聰明的助手（RAG），當你問他一個問題時，他會先去圖書館（索引知識庫）找相關的書籍，整理出最相關的資料後（檢索），再根據資料中的內容來回答你（生成）。

📍 3 大 RAG 應用場景

• 企業知識管理：讓企業內部人員透過自然對話，輕鬆找到需要的正確資訊
• 客服機器人：24 小時快速精準回覆客戶問題，提升客戶滿意度
• 專業知識問答：打造創新服務模式，擴大客戶觸及範圍、降低營運成本

RAG 適合用在需要整合即時或特定訊息的情況，但不適合用來理解範圍過大的廣泛領域。隨著 LLM + RAG 應用的日益廣泛，RAG 已經成為許多企業用來管理與應用內部文件時的輔助工具。

RAG 在企業中的應用流程大致可以用以下 3 步驟概括：

1. 建立知識庫：將企業內部資料與數據處理並存入 RAG 的知識庫
2. 資訊檢索：當使用者提問時， RAG 會利用檢索器從知識庫中找到最相關的資料
3. 生成答案：將檢索到的資料提供給生成器，讓它根據這些資料生成更準確的回覆

📍 RAG 真實案例：法律諮詢機器人

律師服務的第一步通常是「法律諮詢」，了解客戶的法律問題是否需要進一步的法律服務。然而，傳統的律師諮詢通常需要花費律師大量的時間成本查詢資料。

Solwen AI 與喆律法律事務所合作開發了法律諮詢 RAG，讓事務所中的律師可以利用 AI 快速查找法條、判例及其他相關資料，律師本人僅需審核即可回覆客戶，大幅降低處理法律諮詢的時間成本，也可以服務更多客戶！

相信看完本篇文章有讓你稍微更了解 RAG 了吧！如果你還想知道更多關於 RAG 的深入知識與技術，也可以關注其他教育機構開設的相關課程，以下是我們整理的一些免費學習資源，歡迎自行參考！

AI 巨頭 NVIDIA 的深度學習機構平台有提供許多 AI 的免費課程，其中也包含 RAG 的相關內容，或許你可以參考看看！

• Building RAG Agents with LLMs
• Techniques for Improving the Effectiveness of RAG Systems

DeepLearning.AI 是由深度學習大師吳恩達所成立，致力於為大眾提供高品質、便捷的人工智慧線上學習課程，推出許多涵蓋深度學習相關的各種課程，包含專項課程、證書課程等。

• DeepLearning.AI

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