什麼是 RAG？檢索增強生成（RAG）簡介

2025-09-10 20:11:43

什麼是 RAG？

RAG（Retrieval-Augmented Generation，檢索增強生成）是一種結合資訊檢索與生成式人工智慧的技術框架。簡單來說，它讓大型語言模型（LLM）在回答問題時，可以像「開書考」一樣先查資料，再產生答案。傳統的大語言模型往往只依據訓練時學到的知識作答，因此當問題超出訓練範圍時，可能會出現答非所問或捏造錯誤資訊的情況。RAG 的出現正是為了解決這些問題：它允許模型在不重新訓練的情況下，查詢外部即時的知識來源，輔助生成正確且相關的回答。換言之，RAG 為模型提供了一本隨時更新的「參考書」，彌補了傳統 LLM 知識有限與容易出錯的劣勢。

RAG 與傳統語言模型的差異

RAG 對比傳統的生成式語言模型具有明顯的優勢：

即時且最新的知識：一般 LLM 的知識僅限於訓練資料，可能提供過時的回答。然而 RAG 可連結到最新的資料來源，確保回答內容是最新且即時的資訊。開發者可以隨時更新 RAG 的知識庫，而不必等待重新訓練模型。
降低錯誤與幻覺：傳統 LLM 有時會憑空「亂猜」資訊（產生所謂幻覺）。RAG 則先檢索真實資料再作答，讓回答有據可查，更加準確可靠。由於答案引用自可信的知識來源，用戶也更容易檢驗與信任這些回答。
知識擴充成本低：要讓純粹的 LLM 學會新知識，通常需要耗費大量資源進行再訓練或微調。但透過 RAG，我們只需將新資料加入知識庫即可利用，省去了重新訓練模型的時間和金錢成本。也就是說，RAG 使模型更輕鬆地持續學習新資訊。
領域客製化：傳統 LLM 偏重通用知識，要獲得專業領域的精準回覆往往得另外訓練專門模型。RAG 則可以建立特定領域的資料庫，讓模型結合該領域知識來回答問題。這種客製化能力意味著無論是醫學、法律還是企業內部文件，RAG 都能輕鬆調整來提供相關答案。

上述差異使得 RAG 在需要事實依據的應用中表現特別出色。一言以蔽之，RAG 結合了檢索與生成的優點，大幅提升了模型回答的時效性與準確性。

RAG 技術架構

典型的 RAG 系統包含兩大模組：檢索器（Retriever）和生成器（Generator）。整體流程可分為三個步驟：

索引（Index）：先將相關資料預先整理建檔，建立可供日後檢索的知識庫。具體而言，系統會把長篇文件拆成較小段落，並利用語言模型將每個段落轉換為「向量」等數值表示後儲存起來，方便快速比對搜尋。經過這種預處理，海量資料就能以結構化方式保存於資料庫中，供後續檢索使用。
檢索（Retrieval）：當使用者提出問題時，RAG 的檢索器會從知識庫中搜尋最相關的資料片段。這有點像在知識庫中進行關鍵字或語意搜尋——系統會比對使用者問題與資料庫內容的相似度，挑選出幾段最可能含有答案的資料作為參考。檢索器的精確度非常重要，因為檢索到不相關的內容會影響最終回答的品質。
生成（Generation）：最後，將檢索得來的相關資訊與原始問題一併提供給生成器（大型語言模型）。生成器會把這些資訊納入回答的脈絡中，產生流暢且符合問題需求的文字回答。值得注意的是，生成階段並非單純複製知識庫裡的句子，而是由模型整合資訊後自行撰寫答案。因此回答既包含了知識庫中的事實依據，又保持了自然的語言表達。換個角度想像：RAG 就好比一個聰明的助手，你發問後，它先去圖書館裡找資料（檢索），再根據查到的內容整理出答案告訴你（生成）。

實際應用案例

RAG 技術目前已在各種場景中落地應用，特別適合需要即時查詢知識的服務。以下是幾個常見的應用案例：

知識問答系統：透過 RAG 架構可以打造強大的知識型問答助手。不論是開放領域的問答（例如從維基百科檢索資訊回答問題），還是特定領域的專業問答（如醫療知識庫、法律條文查詢等），RAG 都能即時擷取相關知識來產生答案。這類系統可應用於例如在線教育平台的知識解答、企業產品 FAQ 查詢等，使用戶提出問題後能獲得基於資料庫事實的準確回覆。
企業內部搜尋（知識管理）：許多企業利用 RAG 來建立內部智慧知識庫，讓員工以自然語言提問的方式檢索公司文件。例如員工想了解公司的請假流程，只需詢問聊天介面的 AI 助手，RAG 系統就會從內部政策文件中找到相關段落並生成簡潔的回答。這種應用大幅提升了企業內部資訊檢索的效率，員工可以輕鬆找到所需的正確資訊，減少在人力資源或IT部門查詢的時間。
智慧客服機器人：客服聊天機器人是 RAG 的另一大熱門應用。透過連結產品手冊、常見問題集（FAQ）等資料庫，RAG 驅動的客服 bot 可以24小時即時解答客戶問題。當客戶在對話窗提出產品使用疑問或訂單查詢時，機器人會檢索相關知識庫內容並生成貼切的回答，確保回覆的準確性與一致性。同時，這種智慧客服能減輕人工客服的壓力，提升客戶滿意度及體驗。

以上這些例子顯示出 RAG 的靈活性和實用性：無論是知識查詢、內部資訊管理還是客服支援，RAG 都能讓 AI 更聰明地「先查再答」。總而言之，檢索增強生成有效融合了外部知識檢索與語言生成技術，為各行各業打造出更精確、可靠且上下文相關的智慧型語言應用。

參考資料：