RAG：讓 AI 更聰明的秘密武器，揭開生成式 AI 的新篇章

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｜文／Welly SEO｜原文出處／什麼是 RAG？初學者也看得懂的檢索增強生成（RAG）基礎指南！｜首圖／photoAC

在生成式 AI 蓬勃發展的時代，RAG（Retrieval-Augmented Generation）成為了熱門話題。對許多人來說，AI 生成技術似乎複雜難懂，但其實透過白話文解釋，RAG 的原理與優勢變得相當親民。這篇文章將分成幾個部分，幫助你深入理解 RAG 以及它在現代企業中的應用。

什麼是 RAG？——簡單解釋，非工程背景也聽得懂！

RAG 是一種將「檢索」與「生成」相結合的 AI 技術。簡單來說，RAG 模型不僅會從訓練數據中學習，還會在生成答案之前，先到一個更大的資料庫或知識庫進行資料檢索。這樣的雙重過程使得它的回答不僅僅依賴於訓練時的內容，還能即時從外部獲取最新、最精準的資料，讓回答更加「準確」和「符合現實需求」。

對於非工程背景的人來說，可以這樣想像：傳統的生成式 AI 就像是個靠自己腦袋回答問題的學生，而 RAG 更像是一個會先翻書、查資料後再回答問題的學生。它讓 AI 在不僅依賴過去學到的知識外，還能從當下資料中找出最有用的資訊來提供答案。

RAG 的 3 大優勢

既然 RAG 是 AI 領域的新寵，究竟它有哪些值得注意的優點呢？以下是 4 個你一定要知道的 RAG 優勢：

  • 資訊即時性

傳統的大語言模型（LLM）通常只能回答訓練資料中的問題，無法回答超出訓練範圍的新問題。然而，RAG 可以即時檢索最新的資料，讓它更能適應快速變動的資訊環境。

  • 減少錯誤生成

純生成式 AI 有時會憑空捏造錯誤資訊，而 RAG 則透過檢索的方式提供更可靠的數據來源，大大減少「虛構答案」的情況。

  • 應用範圍更廣

當 RAG 模型面對未知問題時，能透過檢索外部資料，回答範圍比僅依賴訓練數據的 AI 更加廣泛。且能夠客制化資料庫的特性，讓 RAG 成為企業處理各種場景下查詢問題的好幫手。

RAG 與傳統生成式 AI 的比較

傳統生成式 AI 通常是在海量資料中訓練，然後根據訓練得到的模式，生成對應的答案。這樣的方式非常適合解答一些常規問題，但如果問題太過新穎，或資料不完整，生成式 AI 就很難給出正確答案。

RAG 則不同，它結合了檢索與生成兩者的優點。在生成答案之前，先去查找相關的資料，然後再基於這些資料來回答問題。這使得它能處理的問題類型更加靈活。簡單來說，傳統 AI 像是靠記憶力答題，而 RAG 則像是學生在考試時允許查詢資料來解題。

RAG 的運作原理解析

RAG 的模型架構看似複雜，但理解其運作邏輯，其實並不困難。RAG 的核心分為兩部分：檢索模型與生成模型。當使用者提出問題時，RAG 首先會啟動檢索模型，去資料庫中找到相關的資訊。接著，生成模型會根據這些檢索到的資料進行回答。

透過這種運作方式，RAG 可以突破單純生成式 AI 的限制，讓生成過程變得更加智能和靈活。想像一下，當你問 RAG 某個複雜的問題時，它會先檢索到最相關的文件或文章，然後再基於這些內容為你生成答案，這樣的回答不僅更具參考價值，也能解決多樣化的問題。

RAG 的應用範例分享

RAG 技術在現實生活中的應用非常廣泛，以下是 3 大常見的應用場景：

  • 企業內部知識管理系統

大型企業常常面臨資訊量過大的問題，RAG 可以幫助企業將龐大的內部文件轉化為有用的知識庫。例如，當員工有問題時，RAG 可以即時檢索相關的文件，並基於這些資料提供解答，減少員工自行查找的時間。

  • 專業知識問答

RAG 技術在專業領域中的應用極為出色，尤其是需要即時回應複雜問題的情境下。

例如律師則可以使用 RAG 系統檢索法律條文和相關案例，快速生成適用的法律意見。這樣的問答系統不僅提升了專業決策的效率，還減少了依賴人工查詢的時間成本，讓專業知識更容易被取得和應用。

  • 客戶服務應用

透過 RAG 技術，客服系統能夠在面對複雜問題時，不僅依賴預設的知識庫，還能檢索外部資料，提供更準確、個性化的解答，提升客戶滿意度，優化用戶體驗。

RAG 學習資源整理

對於有興趣深入了解 RAG 技術的人，以下幾個線上免費資源值得推薦：

  • NVIDIA 深度學習機構（DLI）

NVIDIA 提供的 DLI 平台上有許多關於深度學習與 AI 的課程，適合想要了解 RAG 以及其他生成技術的初學者。

  • DeepLearning.AI

這是一個由深度學習專家 Andrew Ng 創辦的線上學習平台，裡面包含許多深入淺出的 AI 教學課程，能幫助學習者快速掌握 RAG 技術的基本概念。

總結來說，RAG 技術是生成式 AI 的一次重大革新。它通過檢索和生成的結合，不僅讓 AI 更加靈活，也能應對更多複雜且動態的問題。如果你對 RAG 有興趣，透過上面推薦的學習資源，可以進一步探索這項技術的潛力。

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