什麼是 RAG？檢索增強生成技術的原理、架構與企業應用

RAG（Retrieval-Augmented Generation，檢索增強生成）是一種結合資訊檢索與大型語言模型（LLM）的 AI 技術架構，旨在讓 AI 系統能夠在生成回答時即時參考外部知識庫中的最新、最準確的資訊。RAG 有效解決了大型語言模型常見的「幻覺」（Hallucination）問題，使 AI 的回答更加可靠、可追溯、且與企業特定知識高度相關。本文將深入解析 RAG 的技術原理、系統架構、企業應用場景，以及如何評估與導入 RAG 解決方案。

RAG 的技術原理與運作機制

RAG 的核心概念可以用一個簡單的比喻來理解：傳統的大型語言模型就像一位博學但只能憑記憶回答問題的專家，而 RAG 則像是一位隨時可以查閱資料庫的研究員——在回答問題之前，會先搜尋相關文獻，再根據查到的資料組織出精確的回答。

RAG 的運作流程主要分為三個階段。第一階段是「索引」（Indexing）：系統將企業的知識文件（文檔、手冊、規章、FAQ 等）分割成適當大小的文本片段（Chunks），並透過嵌入模型（Embedding Model）將每個片段轉換為高維度的向量表示（Vector Embedding），最後儲存在向量資料庫（Vector Database）中。

第二階段是「檢索」（Retrieval）：當使用者提出問題時，系統會將問題同樣轉換為向量表示，然後在向量資料庫中進行相似度搜尋，找出與問題最相關的文本片段。常見的相似度計算方法包括餘弦相似度（Cosine Similarity）和歐幾里得距離（Euclidean Distance）。進階的 RAG 系統還會結合關鍵字搜尋、語義搜尋和混合搜尋策略來提升檢索的召回率與精確度。

第三階段是「生成」（Generation）：系統將檢索到的相關文本片段與使用者的原始問題一起組合成提示詞（Prompt），送入大型語言模型進行回答生成。由於語言模型在生成回答時有了可靠的參考資料，因此能夠產出更準確、更具體且有依據的回答。同時，系統還可以標註回答所引用的來源文件，實現回答的可追溯性。

RAG 解決了哪些 LLM 的核心問題

大型語言模型雖然功能強大，但在企業應用場景中面臨著幾個關鍵挑戰。首先是「幻覺」問題：LLM 可能會生成看似合理但實際上不正確的資訊，在涉及法律、醫療、金融等專業領域時，這種錯誤可能造成嚴重後果。RAG 透過讓模型基於真實的資料來源進行回答，大幅降低了幻覺發生的機率。

其次是「知識時效性」問題：LLM 的知識僅限於訓練資料的截止日期，無法回答關於最新事件或資訊的問題。RAG 透過即時檢索最新的知識庫內容，讓 AI 系統能夠存取並運用最新的資訊。企業只需要更新知識庫中的文件，無需重新訓練整個語言模型。

第三是「領域專業性」問題：通用的 LLM 對於特定產業或企業的專業知識了解有限。RAG 透過連接企業的內部知識庫，讓 AI 系統能夠準確回答關於企業產品、流程、政策等專業問題，實現真正的企業級 AI 助理。

此外，RAG 還解決了「資料安全性」的顧慮。企業的敏感資料不需要被送到外部進行模型微調（Fine-tuning），而是保留在企業自己的知識庫中，AI 系統在需要時才進行檢索參考，大幅降低了資料外洩的風險。

RAG 系統的架構設計與最佳實踐

建構高品質的 RAG 系統需要在多個環節進行精心設計。在文件處理階段，文本分割（Chunking）策略的選擇至關重要。過大的片段可能包含過多不相關的資訊，降低檢索精確度；過小的片段可能遺失上下文脈絡，影響回答品質。常見的分割策略包括固定大小分割、句子級分割、段落級分割，以及基於語義的智能分割。

嵌入模型的選擇直接影響檢索品質。多語言嵌入模型（如 multilingual-e5、BGE-M3）對於需要處理中文和英文混合文件的企業特別重要。此外，針對特定領域的嵌入模型微調可以進一步提升檢索的相關性。

進階的 RAG 架構還包含多項優化技術：查詢改寫（Query Rewriting）透過重新表述使用者的問題來提升檢索效果；重新排序（Re-ranking）對初步檢索結果進行二次排序以篩選出最相關的片段；上下文壓縮（Context Compression）精簡檢索結果中的冗餘資訊；以及多步推理（Multi-hop Reasoning）讓系統能夠處理需要綜合多個文件資訊才能回答的複雜問題。

RAG 的企業應用場景

智慧客服是 RAG 最成熟的企業應用場景之一。傳統的客服機器人只能處理預先設定好的 FAQ，而基於 RAG 的智慧客服系統能夠理解使用者的自然語言問題，從產品手冊、服務條款、過往案例等知識庫中檢索相關資訊，生成精確且具有上下文理解能力的回答，大幅提升客戶服務品質與效率。

企業知識管理是另一個高價值的應用領域。大型企業通常擁有大量的內部文件、技術文檔、標準作業流程等，員工往往難以快速找到所需的資訊。RAG 系統可以作為企業的智慧搜尋引擎，讓員工透過自然語言提問就能獲得準確的答案，並附上來源文件的連結，大幅提升知識工作的效率。

在法律、合規與稽核領域，RAG 系統能夠協助專業人員快速查閱法規條文、判例資料、合規指引等，並生成摘要或比較分析。在醫療領域，RAG 可以協助醫護人員查詢最新的臨床指引與藥物資訊。在金融領域，RAG 被用於投資研究、風險評估與法規遵循。

如何評估與選擇 RAG 解決方案

評估 RAG 解決方案時，企業應從以下幾個維度進行考量。首先是回答品質：系統的回答是否準確、完整、且與問題相關？是否有效減少了幻覺現象？其次是檢索效能：系統能否在大量文件中快速找到最相關的資訊？支援的文件格式是否齊全（PDF、Word、HTML、圖片等）？

安全性與隱私保護也是關鍵考量因素。企業需要確認資料是否能夠留在自有環境中、是否支援地端部署、存取權限控管是否完善、以及是否符合相關法規要求（如個資法、GDPR 等）。此外，系統的可擴展性、與既有系統的整合能力、以及供應商的技術支援能力，都是長期成功的重要因素。

對於希望導入 RAG 的企業，建議從一個明確的應用場景開始，例如客服 FAQ 或內部知識管理，先累積經驗再逐步擴展到更多場景。同時，持續優化知識庫的品質——高品質的輸入資料是 RAG 系統成功的基石。