｜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。