隨著LLM大型語言模型應用於各個產業，為了讓AI能夠降低幻覺和提高精準度，不少企業開始接觸RAG技術，希望妥善運用RAG檢索增強生成的能力，然而這也考驗企業對於RAG原理及RAG架構的熟悉度。本篇文章將完整說明RAG是什麼、RAG相關應用場景，以及企業AI導入RAG的優勢效益，不管是技術人員或是企業AI平台的決策者，都能透過這篇文章，迅速掌握RAG技術的核心發展潛力。
RAG是什麼？檢索增強生成技術簡介
RAG的全名為檢索增強生成（Retrieval-Augmented Generation），是一種整合「知識檢索」與「文字生成」能力的AI技術。傳統的生成式AI模型（如ChatGPT），雖然擁有強大的語言理解與表達能力，但其回答內容受限於訓練資料，很容易出現過時或不準確的資訊。RAG則是在用戶發出問題後，先從知識庫、向量資料庫或圖形資料庫等外部來源進行檢索，再將擷取出的相關內容整合進大型語言模型（LLM），讓輸出的回應生成更加可靠。
透過這種方式，它成為解決企業應用生成式AI準確性不足、知識落差、資料無法即時更新等挑戰的關鍵技術，LLM不再需要重新訓練原本的模型，就能即時更新答案來源，並提升回答的可靠性與透明度，可以廣泛應用於客戶服務、企業知識管理、數據洞察或決策等領域。
RAG技術有哪些分類？3大種類一次了解
目前在企業應用中，常見有 Vector RAG、Graph RAG 兩種關鍵技術架構，這兩者各自處理不同形式的資料，並在資料結構、處理邏輯與應用情境上有明顯差異。另外也有一種結合兩者優點的混合型架構 Hybrid RAG，可同時處理結構化與非結構化資訊，進一步提升查詢準確性與應答完整度。以下分別介紹3種RAG技術：
1.Vector RAG：向量型，入門門檻低
Vector RAG主要應用於非結構化資料，例如 PDF、Word 文件、產品說明、技術手冊等的文件資料，核心做法是先將文件進行「向量化」，轉換為能夠被大型語言模型辨識與比對的向量格式，再儲存於向量資料庫中。使用者只要透過自然語言發出查詢後，系統便會比對語意最相近的向量資料，並回傳內容給語言模型進行回答。它的優勢在於能夠解決傳統搜尋工具需要自行篩選結果的問題，提升查詢效率，而且技術門檻相對較低，像是客服、自動問答或內部知識管理等都是應用範圍，但在查詢精確性上較低，容易被模糊的語句給影響。
2. Graph RAG：圖譜型，準確度高
Graph RAG 則是針對結構化或半結構化資料（如資料庫中的財務報表、生產紀錄、供應鏈資訊等）所設計的RAG技術。它會將企業的關鍵資料轉化為「語意式圖資料結構」（semantic graph），像是將產品、客戶及訂單間的關聯轉變為節點式的結構化資料，讓大型語言模型可以基於結構化的圖譜，進行高精度的檢索與推理。Graph RAG 不需微調模型，只要直接導入資料即可進行查詢與分析，不僅節省大量訓練成本，還能處理複雜的「多跳需求」與「關聯邏輯」，像是「找出延遲出貨的原因，還有受影響的產品」等複雜任務。特別適用於需要準確決策、不可產生幻覺的領域，例如財務分析、供應鏈管理、製造流程優化等關鍵技術領域。
3. Hybrid RAG：混和型，準確度高且具備完善
另外第3種Hybrid RAG，則是精誠資訊自主開發Enterprise AI Platform（EAP）平台所使用的混合技術，運用類似大腦的概念來設計。「左腦」採用Graph RAG技術架構，專責處理結構化資料，而「右腦」則運用Vector RAG技術架構來負責處理非結構化文字性資料。透過融合Graph與Vector的優勢，在複雜、多層的查詢問答中，能夠將企業資料轉換為AI可理解的語義知識，減少幻覺以提高回答的準確度，針對問題的答案也更加全面。
RAG技術對於AI的重要性與優勢
隨著生成式AI在企業中的應用逐漸普及，RAG技術的重要性也日益提升，不僅彌補了語言模型訓練資料的限制，更讓AI能從外部知識中即時擷取資訊，除此之外還有以下3大優勢，讓RAG成為企業導入AI應用時，不可或缺的關鍵技術。
1.更高的準確性與更全面的答案
RAG讓AI不再只是依賴模型的內建知識，而是能即時檢索、引用更具體的資訊來源。以GraphRAG為例，其透過知識圖譜的資料節點連結，能有效提升LLM回答的精準度及上下文的關聯性，根據Data.World的研究顯示，GraphRAG與基於SQL資料庫的 LLM相比，回答的準確性高出3倍以上，LinkedIn也表示在客服應用案例裡，答案品質的準確度提升了77.6%，這些證據都顯示依靠該技術，能成功解決傳統LLM答案不可靠的困境。
2.增強數據理解與洞察力
GraphRAG的另一個核心優勢之一，是將原本分散的結構化與非結構化資料，轉換為連結性的關聯脈絡。這種「知識網路」不僅能揭示資訊間的潛在關係，也能推動複雜的洞察或智慧決策，例如西門子能源導入GraphRAG架構後，就能即時辨識渦輪機的零件缺陷與供應鏈風險，並在全球多據點中同步應對，不僅改革了機群管理作業外，更提升零件推薦的準確度，節省了數千小時的人工處理時間，大幅提升營運效率與預測能力。
3.可驗證性與資料安全
RAG技術亦帶來高度的可解釋性與可追溯性，特別是在GraphRAG架構中，每筆資料皆能對應回原始引用來源或資料庫，確保每個生成答案都能被查核與驗證，不會有幻覺的現象。以精誠資訊的企業AI智慧中樞系統為例，它的GraphRAG架構，可以直觀的讓企業瀏覽自己的知識資料儲存位置，並且可以針對每個節點去設計，符合企業安全性的存取控制政策，對於金融、製造、醫療等這類極為重視隱私規定的行業來說，可用性相當高。
RAG架構與運作RAG原理，5大關鍵步驟缺一不可
RAG模型的核心架構，主要可拆解為5個步驟，分別是理解、檢索、重組、累積及整合，透過這些步驟的合力運作，才能顯著提升AI回應的準確度與可驗證性。
RAG架構原理 Step1：理解（Understanding）
首先會針對收集來的資料進行結構化處理，再去進行問題的理解，企業需先彙整內部相關資料，例如用戶手冊、產品文件、常見問答等，並將這些資料進行分塊（chunking），以利後續向量化與語意檢索。過大的分塊會引入過多無關資訊，過小又可能失去上下文，因此需依資料特性和文檔結構進行劃分，才能將文本轉為語意向量，更好地被後續的檢索給搜尋到。
RAG架構原理 Step2：檢索（Retrieval）
當使用者提出查詢時，系統會將該查詢也轉換為嵌入向量，並與知識庫中的向量比對，找出最相關的資訊，檢索部分仰賴語意比對而非關鍵字搜尋，因此可更精準地理解查詢意圖、找到最切題的回應資料。
RAG架構原理 Step3：重組（Recomposition）
在擷取到相關資訊後，系統會進一步篩選、清理與重新組合這些資料，並將原本檢索到的內容整合為提示詞（prompt），一併輸入於語言模型中，為的是讓模型更完整理解資料和知識背景，進而生成更具參考價值的回應。
RAG架構原理 Step4：累積（Accumulation）
不僅針對單一問題可進行資料擷取，更能夠累積上下文資訊，在多輪問答中保持邏輯一致性。建議企業定期將新的資料進行嵌入與索引，以確保系統回應內容的準確度，同時要進行品質控管與資料過濾，避免生成結果受到其他資訊影響。
RAG架構原理 Step5：整合（Integration）
最後是將RAG系統整合至實際應用場景，包括企業的資料平台、CRM、ERP、API等系統串接，同時亦可根據業務需求，建構客製化的資料流程，除此之外也支援模組化整合外部多源資料，並可廣泛應用於知識庫管理、客服、法規查詢、醫療診斷與財務分析等場域。
隨著RAG應用持續深化，市場也出現更高階的技術架構——Hybrid RAG（混合式檢索增強生成）。相較主要仰賴向量資料庫後比對語意（處理非結構化文本）、或是需重組成結構化資料的高導入門檻；Hybrid RAG可同時整合來自ERP、CRM、SQL等內部營運系統的結構化資料源，透過雙路徑檢索方式，由大型語言模型（LLM）統一進行理解與生成，進一步提升答案的完整性與商業價值。
RAG應用有哪些？4種應用方式成未來趨勢
RAG技術憑藉其強大的精確理解與資料整合能力，已在多個企業場域中展現出高度的商業價值與應用潛力，以下提供各位4大核心應用面向，作為企業們未來引進技術的應用參考。
1. 企業內部知識管理
RAG最大的優勢，在於能協助企業建立精準的專屬知識庫，讓員工透過自然語言對話，即可迅速找到精準資訊，免除傳統系統跨平台查找的低效流程。例如製造業可透過 RAG整合ERP、生產數據或技術文件，協助業務快速取得報價資訊、查詢訂單或產線狀態；法律領域也能透過法條與案例文件的檢索，打造能顯示參考來源的AI法律助手，大幅節省法條的查找時間與人力成本。
2. 智慧客服與個性化互動
透過與產品手冊、FAQ資料的結合，RAG能為AI客服提供更即時且準確的解答，減少人工客服介入的次數，提升消費者的使用者體驗，像是電子產品客服，可即時提供產品保固、常見故障排除等用戶指引，或根據用戶歷史偏好，給予個性化推薦；這種具「情境感知」的客服模式，往往比傳統LLM更能滿足企業與消費者端的期待。
3. 商業決策支援
若是使用Graph RAG架構，即可快速處理企業內部的結構化與半結構化資料，協助各產業的經理人，進行深入的數據洞察與分析，品牌主管可快速用自然語言，去查詢熱銷商品的數據，財務長則能即時調閱特定年度財報指標或大客戶動態，省去繁瑣的統計過程，讓決策過程更加即時、準確，且可追溯每一筆塑造商業決策的資料來源。
4. 專業領域知識問答或創新服務
RAG因為整合性高，因此可結合醫療、金融、法務等高精準需求領域的知識，提供具明確引用來源的專業回答，或是提供創新的服務商機。例如旅遊業可整合票務、住宿、優惠等資料，自動推薦行程組合；SOC（安全營運中心）值班人員，也能透過對話方式即時獲得警報分析結果，不再完全依賴資深人員的經驗。
要能妥善運用上述4類應用的優勢，必須擁有從企業痛點出發的智慧化AI平台，才能整合企業內部各類數據，提供有價值的數據給AI系統。以精誠資訊本身採用Enterprise AI Platform (EAP)為例，該平台目前採用Hybrid RAG與IBM watsonx 的整合架構，具備同時處理非結構化與結構化資料的能力，加上IBM watsonx扮演關鍵AI技術支援角色，提供完整的數據治理、資安控管與權限管理機制，特別適合需要高度合規要求的金融與政府單位使用。
在精誠資訊的汽車零組件製造業案例中，由於全球性的經銷商報價需求龐大，傳統報價流程需耗費2～3天查詢多項資訊。然而精誠資訊 Enterprise AI Platform（EAP），可整合CRM與ERP系統、建立自然語言對話介面，業務人員可快速取得所需資訊並進行報價，時間縮短到半天內即可完成，無需增添人力即可處理更多報價需求，有效提升回應效率與營收轉化率。
企業導入RAG需要解決哪些問題？4部分需深思
RAG雖然在實際應用上展現出極高潛力，但目前在企業大規模導入方面，仍面臨不少挑戰和關卡，大致可歸納為以下幾個層面。
1. 如何讓企業內部資料系統化管理
企業若要讓大型語言模型（LLM）正確理解內部資料，首要挑戰在於資料本身的多樣性與複雜性。財務報表、營運數據、供應鏈資訊等，往往存放於Oracle等資料庫中，屬於高度結構化且動態更新的資訊，如果僅透過一次性的模型訓練或微調（fine-tuning），不但成本高昂，還難以及時反映每日的資料變化，容易造成系統輸出與實際需求脫節，因此，企業需要建立一套系統化的資料管理流程，運用資料標準化來統一不同部門的資料格式與定義，再運用Graph RAG或知識圖譜方式，將複雜的關聯資料轉換為可被LLM檢索與理解的結構，才能真正做到企業內部資料的系統化管理。
2. 應用場景如何創造價值
目前企業導入生成式AI的應用，大多停留在客服回覆、FAQ查詢、內部知識檢索等相對「低價值、低風險」的場景。雖然這些應用能降低人力成本，但對企業核心決策的幫助有限，真正該思考的是如何將RAG導入後去創造應用價值，例如在金融、醫療、製造等產業中，運用RAG串接最新法規條文與判例，協助企業降低合規風險，甚至是檢索財務報告、產業新聞等，創造即時性的商業洞察，產出更有價值的商業判斷。
3. 企業內部人才是否能協助評估/實作
要建構一個能夠穩定運作的RAG系統，必須完成一系列複雜流程，包括資料串接、結構轉換、知識圖譜建構、向量化處理、語意搜尋與LLM模型整合。這些工作不僅需要跨領域的技術能力，也需要長期維運與優化，但企業內部是否有足夠的人才培育措施和實作技術，仍然尚需評估，建議針對像是能否進行數據導入、正規化（normalization）、治理（governance）、權限控管與資料安全等技術部分先行評估，或是先培養具備資料與AI應用能力的跨部門團隊，也能有助於降低導入風險，並加速RAG在組織內的落地應用。
4. 如何透過方法，提高正確性與透明性
雖然RAG能在一定程度上提升輸出的準確性，但若缺乏資料來源標註或清楚的推理邏輯，使用者仍會對系統的可信度產生疑慮。尤其在金融分析、法務諮詢、醫療判斷等高風險領域，只要一次出現「幻覺」或錯誤解讀，都可能導致嚴重後果，甚至使業務或基層單位完全失去對系統的信任。因此企業必須思考如何提升RAG的正確性與透明性，像是利用來源標註或是Graph RAG結合知識圖譜的方式，提升AI輸出的可信度，成為真正可以協助企業進行金融分析或法務諮詢的重要工具。
精誠資訊 Enterprise AI Platform（EAP），簡單又精準的企業級人工智慧平台
在企業導入生成式AI的過程中，RAG雖然能解決幻覺與資料時效問題，但其落地應用卻面臨高門檻挑戰，傳統向量型RAG因資料欄位關聯性複雜、無法理解語意等問題而難以應用，自行打造RAG平台更涉及嵌入生成、資料正規化、資料串接等多層挑戰，不僅耗時費力，也超出多數企業的技術與可負擔範圍。
精誠資訊 Enterprise AI Platform（EAP），正是為解決RAG與企業門檻的問題而生，憑藉其Hybrid RAG架構，有效整合Vector RAG 與Graph RAG 2大核心技術，為企業跨越RAG應用門檻提供完整解方。不需進行模型微調（fine-tuning），即可讓大型語言模型理解來自Oracle、MySQL、CSV、ERP等多元資料來源的資訊，更透過「AI+知識圖譜」處理結構化資料，避免產生幻覺，大幅提升回應精準度。
精誠資訊 Enterprise AI Platform（EAP），提供低門檻部署與無程式碼操作介面，符合資安與法規要求，並支援公有雲端與私有雲端部署，已廣泛應用於電信、製造、政府、醫療與供應鏈管理等領域，而要讓EAP展現最佳運算能力，還得靠強大的IT基礎架構「AI伺服器」來提供AI算力，AI伺服器不同於一般伺服器，其具備獨立GPU和FPGA等AI演算加速器，是專為AI效能最佳化而生，例如Dell PowerEdge 以多樣化的散熱彈性，大規模的企業級整合，為高強度AI任務提供極致的運算；HPE ProLiant 系列以極速的效能表現及業界領先的安全性，達成企業級的智慧管理與永續性； Supermicro Server 則憑藉能夠支援最新的GPU及AI平台，以及廣大的AI Server產品線，提供企業各種多元化的選擇；三大AI伺服器遂成為EAP平台進行AI演算時，最堅實的算力後盾。現在就開始使用精誠資訊 Enterprise AI Platform（EAP），讓AI放大企業價值、綻放AI的無限可能！
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