隨著人工智慧（AI）的快速發展，如何提升生成模型的準確性和可靠性成為了技術領域十分重視的議題。而其中，大型語言模型（Large Language Models, LLMs）具有強大的自然語言處理能力，經常被用於許多人工智慧應用中，然而，在具有許多優點的同時，LLMs 卻也具備了許多限制，「增強檢索生成」（Retrieval-Augmented Generation, RAG）技術便因此而誕生，並結合了檢索與生成功能，協助解決目前 LLMs 所遇到的許多侷限。
KDAN 長期致力於發展 AI 智能化數位工作流程解決方案，近期更推出 KDAN AI 服務，並導入 RAG 技術，幫助企業在運用 AI 時，能夠獲取更精準、具有參考價值的結果。本文將立基於此，詳細探討 RAG 的基本概念、運作機制、應用場景及未來發展，並說明這項技術如何在不同領域推動 AI 的應用。
目錄
RAG 是什麼？
RAG（Retrieval-Augmented Generation，檢索增強生成）是一項融合檢索與生成的技術，目的為提升生成式 AI 的準確性和可靠度。這項技術就像是為生成模型增添了一位「資料助理」，讓模型在回應時能夠依賴更多來自外部資料庫的專業知識。RAG 的整體架構會包含「檢索器」與「生成器」兩大核心，檢索器會從知識庫中找出與當前任務相關的資訊，而生成器則使用這些資訊來組織回應內容。
用更簡單的方式說明，這種互相合作的流程，會類似於學生在考試前製作的大抄筆記：透過整合各種知識點，學生在考試中可以精準回答問題，而 RAG 的核心便在於讓 AI 不僅具備知識「推理」能力，更能夠有效引用外部資訊來增強回應的可靠性。
為何需要 RAG？RAG 可以解決哪些現有技術的問題？
若要知道 RAG 有哪些優點，或為何需要這項技術，則必須先從大型語言模型（LLMs）開始說起。大型語言模型（LLMs）在自然語言生成上擁有強大的處理能力，但在應用於特定領域或即時需求時，仍然面臨數項限制。以下將列出 LLMs 的常見限制以及 RAG 可以如何解決這些問題：
一、缺乏具體資訊
- LLMs 限制：大型語言模型僅能基於其訓練時期的數據生成回應，而這些數據往往是通用性的，缺乏針對特定公司或行業的深度知識，因此當使用者若提出關於特定產品或最新的技術問題時，LLMs 可能無法給出準確或完整的回答，因為它未曾接觸到這些專屬或最新的資料。
- RAG 解決方法：RAG 可以利用檢索模組（Retriever），從外部知識庫中檢索最新且相關的資料，如產品手冊、內部文件或技術文件，讓生成模組（Generator）可以利用這些資訊來生成準確的回答，從而克服 LLMs 的缺乏具體資訊的限制，達到更專業且精確的互動效果。
二、幻覺現象
- LLMs 限制：LLM 在回應時有時會出現所謂的「幻覺」，即生成的回答內容雖然有邏輯性，但事實上並不正確，主要原因為 LLMs 僅根據語言規則和訓練數據生成語句，但其可能缺乏對問題的真正理解，導致在不確定時會自動生成自信卻錯誤的回答，而為使用者帶來混淆或誤導。
- RAG 解決方法：通過導入檢索增強生成，RAG 在回答生成過程中會加入了外部驗證機制，檢索模組在回答生成前，將會從權威來源中獲取相對應的資訊，使生成模組可以參考這些外部知識，避免憑空捏造答案，進而減少模型回答中的幻覺現象，提供更可信賴的回應。
三、通用回應
- LLMs 限制：LLMs 的回應通常以廣泛、通用的知識為基礎，這在某些情境下可能顯得過於籠統，難以滿足個別用戶需求，例如，在與客戶的對答過程中，客戶可能會需要非常針對性的技術支援，而非泛泛之談的答案。
- RAG 解決方法：RAG 可以針對特定情境提供客製化回應，當用戶提出問題時，RAG 的檢索模組會從專門的資料庫中，提取與用戶情境高度相關的資訊，再結合生成模組的能力，生成符合用戶需求的客製化答案，改善客戶服務體驗。
四、無法提供最新資訊
- LLMs 限制：由於 LLMs 的訓練數據通常有固定的截止日期，因此無法得知訓練後的最新資訊，這將導致模型難以回答涉及最新產品更新、政策變動或市場動態的問題，進而導致回應的內容過時或錯誤。
- RAG 解決方法：RAG 可以透過檢索模組即時查詢外部知識庫或更新的資料來源，使生成模組可基於最新資訊進行回答。這樣一來，RAG 即能夠克服 LLMs 對於新知識的限制，提供與時俱進的回應，這部分也特別適合在快速變動的商業環境中應用。
五、計算資源和儲存空間的需求
- LLMs 限制：LLMs 的模型規模越大，其運行所需的計算資源和儲存空間也隨之增加，這對於資源有限的設備或環境來說是個挑戰；同時，大型模型的生成過程速度也可能較慢，將會影響即時回應的效率。
- RAG 解決方法：RAG 可以透過分工的方式減輕單一模型的壓力，檢索模組的輕量化設計使其能快速查找資料，生成模組只需關注如何利用這些已檢索到的內容來組織答案，從而降低了計算資源的需求。此外，這樣的模組分工方式也能夠提高回應的速度，讓模型在較少資源情況下也能提供即時、有效的回答。
RAG 如何運作？
RAG 的運作包括幾個重要步驟，讓系統能夠將數據轉化為精確的回應：
步驟一、數據收集
首先，系統需整合應用領域的所有關鍵數據，例如用戶手冊、產品資訊和常見問題解答等，這些資料將成為基礎的知識庫，使 RAG 系統更具備回應時的專業性。
步驟二、數據分塊處理
為了便於檢索，RAG 技術會將較長的資料拆解為小單位的數據塊，例如，一份詳細的用戶手冊會被分割成不同主題的片段，以便讓系統針對用戶查詢，可以迅速調閱出最相關的資訊，避免處理整份文件的時程，進而提高回應效率。
步驟三、嵌入數據
系統會接著將這些數據塊轉換為向量嵌入，並儲存於向量資料庫中，這樣的嵌入可以讓系統理解文本的意涵，進而與用戶查詢的意圖進行語義匹配，而不只是字面上的詞語比對，確保查詢結果更具相關性。
步驟四、查詢處理
當用戶提交查詢時，系統會將查詢內容同樣轉換成向量嵌入，並採用相同模型以確保一致性。接下來，系統會計算查詢嵌入與數據嵌入的相似度，從資料庫中檢索出與查詢意圖最貼合的數據塊。
步驟五、生成最終回應
最後，系統會將檢索到的數據塊和用戶查詢一起提供給大型語言模型 LLMs。模型會據此產生邏輯清晰且符合用戶需求的回答，通過聊天畫面傳遞給用戶，達到高效率、精確的回應效果，這一整體流程不僅能快速處理查詢，也能大幅提升了用戶互動的滿意度。
RAG 的實際應用情境與案例
RAG 技術的應用情境廣泛而深入，能夠有效提升各產業的數據處理和決策效率，並帶來個性化的客戶體驗。以下是一些實際的應用情境與案例，展示了 RAG 技術在不同領域的潛力：
一、管理部門的數據整合與報告生成
管理部門經常需要面對大量數據處理、敏感資訊保護、了解趨勢等需求，現在也有許多企業為了解決大量數據分析與產生報告的困難，採用具有 RAG 技術 AI 服務工具。例如，KDAN AI 即利用 RAG 技術，當企業管理層需要掌握即時經營數據時，KDAN AI 能夠自動生成分析報告，提升數據處理效率和決策準確度。此外，KDAN PDF Reader 也結合了 KDAN AI，提供了一系列先進的數位文件管理功能，以提升文件互動性。KDAN PDF Reader 的聊天機器人即可以讓用戶與文件互動，實現自動摘要、審閱等功能，搭配 KDAN AI 具備的 RAG 技術，進而能夠更精確地解析文件內容，提供即時且準確的回應。
二、行銷與業務數據驅動決策
在行銷和業務層面，KDAN AI 透過 RAG 技術和機器學習模型分析市場趨勢、消費者行為，並進行精確的數據標籤和分眾。例如，行銷團隊可以利用 KDAN AI 自動生成的市場趨勢報告和目標客群分析，制定前瞻性策略，有效提升行銷活動的成效，同時幫助業務團隊聚焦目標市場，實現更高的銷售轉化。
三、個性化購物體驗
RAG 驅動的零售推薦系統可以從搜尋引擎、社交媒體（如 X，前身為 Twitter）等即時來源中蒐集客戶喜好和市場趨勢。透過這種方式，零售商可以即時為每位購物者提供個人化的產品建議。例如，一位用戶在搜尋某類商品時，系統根據其歷史瀏覽記錄和即時市場數據，提供更符合其需求的產品推薦，增加顧客滿意度並提高銷售轉化率。
四、預測性製造維護
在製造業，RAG 用於異常偵測系統能結合歷史性能數據、設備資料及即時感應器數據，準確識別設備的異常跡象。例如，製造商可以使用 RAG 驅動的應用程式，檢測生產線設備的運行速度和精確度的細微變化，提前預測和解決可能的故障，從而避免停機，提升生產效率。
五、金融服務業的 AI 助理
金融機構採用 RAG 驅動的 AI 助理，能夠綜合即時市場趨勢和法規要求，為使用者提供個性化的財務建議。例如，客戶詢問投資策略時，AI 助理可以即時分析當前市場數據並結合最新法規，提供符合合規要求的建議，幫助客戶做出明智的財務決策，並有效管理風險。
企業導入 RAG 技術的挑戰
企業導入 RAG 技術面臨著多項挑戰，這些挑戰不僅增強了實施的難度，也使許多公司對 RAG 採取觀望態度。以下為導入 RAG 技術的主要挑戰：
一、技術整合的複雜性
RAG 技術需要將檢索模型與生成模型進行整合，以確保兩者共同合作，這代表企業必須投入大量工程資源設計、測試和優化整體系統，使其能夠在實際應用中達到理想效果，這對於沒有專門的 NLP 團隊或技術能力較弱的企業，將會成為導入 RAG 的障礙之一。
✅ KDAN AI 怎麼幫助企業：KDAN AI 即採用了 RAG 技術，且提供企業安全、模組化易整合的服務，符合 ISO27001 與歐盟 GDPR 規範，對於沒有專門的 NLP 團隊或技術能力較弱的企業而言，直接導入 KDAN AI 也可以擁有 RAG 技術，減少企業在技術整合複雜性遭遇的困難。
二、資源需求高
RAG 不僅需要龐大的計算資源支援生成模型的運作，還需要具備即時查詢和處理大數據的能力。檢索模組需要從大型數據庫中獲取最新、準確的資訊，並在生成過程中與生成模組配合，以產生精確回應，這對於資源有限的中小企業，或預算受限的團隊來說是難以負荷的，特別是在系統維護和升級上的資源消耗。
✅ KDAN AI 怎麼幫助企業：KDAN AI 擁有豐富的客戶經驗、專業的技術團隊，以及多元的服務領域，企業若直接導入 KDAN AI 服務，即可擁有採用 RAG 技術且完善訓練後的 AI 工具，滿足企業需求的同時，也可以減少企業可能遭遇的系統維護、升級成本等需求過高的問題。
三、市場認知度和技術教育不足
RAG 作為一項較新的技術，仍未在市場上廣泛普及，許多企業和技術人員對 RAG 的了解仍十分有限，甚至不知道如何開始實施。此外，導入 RAG 會需要相應的技術教育和市場推廣，讓更多企業意識到 RAG 的潛力和適用場景，而這種教育過程也需要時間，也進一步影響了 RAG 的普及速度。
✅ KDAN AI 怎麼幫助企業：KDAN AI 擁有專業的技術團隊與豐富的客戶經驗，且服務中即採用了 RAG 技術，可以幫助導入 KDAN AI 的企業客戶即便在不熟悉 RAG 技術的狀況下，也能快速透過已採用 RAG 技術的 AI 服務得到精準的分析與 AI 回覆，減少企業在 RAG 導入初期市場認知度與教育訓練尚不足的阻礙。
KDAN AI運用RAG提升AI準確度，帶領企業創造商業價值
RAG 技術為 AI 應用的發展開創了新的方向。透過結合檢索和生成，RAG 不僅提高了生成內容的準確性，還讓 AI 系統的回應更符合真實需求，而隨著 RAG 技術不斷優化和應用範圍的擴大，RAG 將成為 AI 應用中的核心技術，對於需要高精準數據支持的企業而言，導入 RAG 技術無疑是提升競爭力的有效手段。KDAN AI 也整合了 RAG 技術，透過 RAG 為企業提供更精準、專業的預測分析與報告，讓企業可以依此更有效率且精確地作出決策，進而提升商業價值。若企業對於 KDAN AI 更詳細的說明與服務內容有興趣，歡迎至官網瀏覽 KDAN AI 服務，或是追蹤我們的 LinkedIn，了解更多關於 KDAN AI 的最新資訊！