RAG是什麼？AI關鍵RAG技術及RAG應用原理完整說明
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。 [...]
