檢索增強生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）是一種結合檢索（Retrieval）和生成（Generation）的人工智慧技術，專為提升生成式AI 的效能而設計，特別適用於需要從專門數據資料中獲取訊息的應用場景，如企業內部知識管理。藉由 RAG 得以在內容生成前，先檢索與問題相關的資訊，從而提升內容生成的準確性和相關性。
此篇文章我們將介紹什麼是 RAG？以及企業為何需要檢索增強生成？還有 RAG 的應用場景，以及麥肯錫報告中提到 RAG 的應用挑戰與未來趨勢。
什麼是 RAG？
RAG 檢索增強生成是一種先進的 AI 架構，結合了傳統資訊檢索系統 (例如搜尋和資料庫) 的優點與大型語言模型 (LLM) 的生成能力。此方法可顯著改善 LLM 所產生回應的準確性與相關性，因此特別適用於知識密集型任務。檢索增強生成的運作流程通常包括三個步驟：
- 檢索（Retrieval）：收到使用者查詢後，系統會從資料庫和文件儲存庫提取相關資訊。
- 擴充（Augmentation）：將擷取的資訊與原始查詢結合，形成豐富的提示。
- 生成（Generation）：擴充後的提示由 LLM 處理，以根據其訓練和新擷取的資料產生更精確的回應。
RAG運作原理
企業為什麼需要 RAG？
在生成式AI 的應用中，「幻覺」（Hallucination）問題常導致模型生成出看似合理但實際不正確的內容，為了解決這一挑戰，RAG 能結合檢索和生成技術，透過即時存取經過驗證的外部資料，提升內容的準確性與相關性。不僅如此，RAG 還能為企業應用 AI 帶來以下優勢，
1. 提升 LLM 的準確性與可靠性
傳統的 LLM 在回答特定領域問題時，可能因缺乏相關知識而產生不準確或幻覺性的回應。RAG 透過在生成回應前，從外部資料庫檢索相關資訊，提供模型參考，從而提高回答的精確度和可靠性。
2. 動態更新知識庫
LLM 的知識通常固定於訓練時期，無法即時反映最新資訊。RAG 允許模型在生成回應時，動態檢索最新資料，確保回答內容與時俱進，特別適合需要即時資訊的應用場景。
3. 降低模型微調成本
傳統上，為了讓 LLM 掌握特定領域知識，需要進行模型微調，這過程耗時且成本高昂。RAG 透過檢索外部資料，無需微調即可讓模型理解專業知識，降低了部署成本。
4. 強化回應的可追溯性與透明度
RAG 在生成回應時，引用了具體的資料來源，使得回答內容更具可追溯性，強化了模型的透明度與可信度。
綜上所述，技術透過結合檢索與生成，克服了 LLM 在知識更新、準確性和成本等方面的限制，為企業 AI 應用帶來了更高的可靠性和靈活性。
RAG 檢索增強生成有哪些常見應用場景？
檢索增強生成因其能結合即時檢索與生成的特性，特別適合應用於需要高準確性、動態更新資訊的企業場景。無論是提升搜尋引擎結果的精準度，還是優化問答系統、電子商務與醫療保健的回應品質，RAG 都展現了它的廣泛應用潛力。以下將詳細介紹其在多個領域中的具體應用實例，幫助企業洞察如何透過 RAG 技術提升效率與競爭力。
搜尋引擎
RAG 提供更準確且即時的搜尋結果，來增強搜尋引擎功能。例如，在旅遊平台搜尋熱門景點時，檢索增強生成可快速檢索並生成包含最新評價和交通資訊的答案。
問答系統
RAG 顯著提升問答系統的精確性，例如在醫療機構中，系統可基於病人問題檢索專業文獻並生成診斷建議，提升患者體驗。
電子商務
在電商平台領域，RAG 可根據消費者購物紀錄與偏好，推薦個性化商品，例如為購買家電的用戶推薦配套維修服務。
醫療保健
RAG 能整合外部醫療數據來源，協助醫療專業人員在診斷過程中，快速檢索相關病例資料或學術研究，提供精準的治療建議。
法律研究
在處理複雜的法律案件（如企業併購）時，RAG 可快速檢索相關法律條文或案例，幫助律師團隊提高研究效率。
內容創作
記者在撰寫科技報導時，可利用 RAG 檢索最新數據，生成具深度且準確的分析文章；對於教育機構，檢索增強生成能助於製作針對學生需求的教材內容。
對話式 Agent
RAG 改善了 Chatbot 和 AI 助理的性能，透過檢索使用者的過往查詢紀錄，提供上下文更相關的回應，增強互動體驗。
✦延伸閱讀：AI Agent 是什麼？與 AI 助理、Chatbot 差異比較和應用場景解析
市場趨勢分析
透過分析台灣在地的社群媒體，以及評論網站的消費者意見，RAG 能幫助品牌快速分析市場趨勢，制定更精準的行銷策略。
應用 RAG 有哪些技術挑戰
雖然 RAG 在提升 AI 回應準確性方面具有顯著優勢，但其效能同樣受限於所能存取的數據品質與技術設計。和 LLM 類似，檢索增強生成系統若缺乏強大的數據基礎或有效的整合能力，可能會面臨回應不完整、隱私風險及數據處理複雜等挑戰。以下整理麥肯錫報告中提到 RAG 在應用過程中會遇到的技術挑戰。
- 資料品質問題：如果 RAG 擷取的資訊不準確或不是最新的，則結果輸出可能不正確。
- 多模態資料讀取：RAG 可能無法讀取某些圖形、影像或複雜的投影片，這可能會導致產生的輸出出現問題。新的多模態 LLM 可以解析複雜的資料格式，可以幫助緩解這個問題。
- 偏見：如果基礎資料包含偏差，則產生的輸出也可能存在偏差。
- 資料存取和許可問題：在 RAG 系統的整個設計過程中需要考慮與資料存取相關的智慧財產權、許可以及隱私和安全問題。
- 資料碎片化：組織的數據經常分散於不同系統中，例如客戶關係管理（CRM）、企業資源規劃（ERP）或文檔管理平台。這種數據碎片化使得 RAG 難以高效檢索全面且相關的訊息，導致回應內容不完整。
RAG 未來發展趨勢
RAG 技術正處於快速發展的階段，隨著相關技術的日益成熟，其應用潛力與可及性不斷提升。從軟體模式的標準化到專為 RAG 任務最佳化的 LLM，檢索增強生成技術的發展正在為企業創造更多契機，提供應對複雜需求的靈活解決方案。以下整理麥肯錫報告觀察到的未來趨勢
- 標準化：隨著底層軟體模式日益標準化，將會有越來越多現成的解決方案和開源資料庫可用於 RAG 的實現，使其建置與部署變得更加容易。
- 代理式 RAG：與早期的 AI 系統相比，Agent 是可以相互推理和互動的系統。這些工具可以讓 RAG 系統靈活有效地適應不斷變化的情境和使用者需求，因此可以更好地回應更複雜、更細微的提示。
- 針對 RAG 最佳化的 LLM：有些 LLM 現正針對 RAG 進行專門訓練，這些模型是為了滿足檢索增強生成任務的獨特需求而量身打造的，例如從大量資訊中快速擷取資料，而非僅依賴 LLM 本身的參數知識，Perplexity AI 就是這些最佳化 LLM 的其中一個範例，該引擎已針對各種 RAG 應用 (例如回答複雜問題和總結文字) 的效能進行微調。
結論，提供企業快速啟用 RAG 方案
RAG 為企業帶來了結合檢索與生成技術的全新可能性，能夠顯著提升資訊檢索的準確性與生成內容的相關性。透過達成數據即時存取、減少幻覺現象，以及提升回應品質，RAG 可應用於搜尋引擎優化、問答系統、電子商務、醫療保健等多元場景，為業務創造了無可估量的價值。
然而，企業在導入檢索增強生成的同時，需面對數據碎片化、隱私保護與整合挑戰等技術難題，並透過完善的治理策略與工具標準化來克服這些限制。 現在，企業可透過現成的解決方案更快地部署 RAG 系統，歡迎參考我們先前整理的《Google Vertex AI 打造 2 種企業專用 RAG 方案》
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