傳統智能客服 vs. RAG：誰能給你更好的答案？

在生成式 AI 的應用中，RAG（Retrieval-Augmented Generation）技術因其先檢索相關資料、再生成答案的特性，常被認為能提高回答的準確性。這是因為它能將生成的答案範圍限制在特定的資料集內。然而，一般的生成式 AI（如 GPT）在回答問題時，同樣是根據輸入內容生成最適合的回應。因此，關鍵問題在於

究竟是什麼因素讓 RAG 能在特定應用場景下比純生成模型更準確？

以智能客服為例，這是一個廣泛應用且需求多樣的場景，能很好地說明 RAG 在提升回答準確性和靈活性方面的優勢

首先，我們來看傳統智能客服系統的運作方式，並探討其存在的局限性。接著，我們將進一步分析這些瓶頸如何影響用戶體驗，最後引出 RAG 在此場景中的應用價值。以下分為三個部分詳細說明：

1. 傳統的智能客服系統

主要依賴預設的 FAQ 知識庫來處理用戶問題，其運作流程為下:

• 知識庫準備：系統部署前企業會建立一個靜態的 FAQ 知識庫，包含常見問題及其對應的標準答案，作為客服系統的「大腦」
• User 提問： User 通過聊天界面輸入問題，系統接收這些問題並處理
• 檢索相似問題：系統會在知識庫中搜尋與用戶提問最相似的問題，並將結果排序
• 返回固定答案：一旦找到最相似的問題，系統直接返回該條目的預設答案

這樣的流程雖然能快速提供答案，但缺乏靈活性，無法針對未預見的問題進行回答，以及在檢索相似問題的環節，有可能因為換句話說，導致大腦無法理解，而無法給予正確的回覆。

2. 生成式 AI 的運作方式（如 GPT）：

• 大規模語料訓練：生成式 AI 通過大量文本資料訓練模型，學習各種領域的知識。
• 基於語言模型的預測：訓練過程中，模型會被要求從給定的上下文中預測下一個字或詞。例如：
  「狗狗好可X」→ 模型預測 X 是「愛」、「憐」等。
• 回答生成：當 User 提出問題時，模型基於訓練中學習的知識和語言模式生成答案。然而，要記得的是模型的本質，不在於真正理解問題的與義，而是在於生成文字。

例如，當問「考駕照需要什麼文件？」時，模型可能會基於其訓練中見過的資料，生成針對不同國家或地區的回答，如「身份證和體檢報告」或「護照和學習駕駛證明」。然而，這些答案可能不符合用戶所在國家的實際要求。例如，在某些國家可能需要額外的視力測試報告，而模型生成的答案可能會忽略這些細節。

這就會造成當企業導入生成式 AI 作為智能客服時，無法精準生成該企業特定的回答。雖然答案合理，但不一定適用。

正因為生成式 AI 無法真正理解問題語義，且其答案可能因為訓練資料的廣泛性而缺乏針對性，這就導致了在特定應用場景中準確性不足的問題。例如，當涉及地區性規定或企業內部專屬資訊時，單純依賴生成式 AI 很難滿足需求。

3. RAG 的運作方式

為了解決這些問題，RAG（Retrieval-Augmented Generation）技術應運而生。RAG 結合了檢索與生成的優點，可以視為「LLM + 檢索大腦」的技術組合，其流程如下：

• LLM 訓練：和一般生成式 AI 一樣，RAG 的基礎仍然是通過大規模語料訓練的語言模型（LLM），具備強大的生成能力。
• 建立知識庫：除了 LLM，RAG 還需要一個專屬的知識庫，這個知識庫通常包含企業內部或特定領域的重要資訊，確保答案來源的專業性和時效性。
• User 提問：當 User 提出問題時，RAG 會啟動檢索和生成的雙重流程。
• 檢索相關內容：RAG 首先在知識庫中檢索與問題最相關的內容，這一步保證了生成答案時有明確的參考資料。
• 生成精準答案：檢索結果會被餵給 LLM，讓模型生成更加自然、流暢且貼合用戶需求的答案。這樣的回答不僅準確，而且兼具靈活性，能大幅提升用戶體驗。

綜合以上分析，可以看出 RAG 技術在解決傳統智能客服和純生成式 AI 的瓶頸上展現出明顯優勢。透過將檢索與生成結合，RAG 不僅能提供準確的回覆，還能提升系統在多樣化場景中的應用能力。

RAG 的優勢

1. 語義理解更強:傳統知識庫可能無法理解用戶用不同措辭表達的同一問題，但 RAG 能更好地處理語義變化。
2. 回答更流暢、自然：相較於死板的預設答案，RAG 能生成更貼近自然語言的回覆，增強用戶體驗。
3. 避免生成式 AI 的不確定性：純生成式模型會胡亂生成與真實知識不符的答案，而 RAG 能藉由知識庫檢索範圍約束答案，減少不準確的回覆。

結語

這篇文章的目的是幫助大家更清楚地了解，為什麼 RAG 技術在智能客服這個應用場景中，比單純依賴 LLM 更具優勢。透過結合檢索與生成，RAG 不僅能提升答案的準確性與針對性，還能提供更流暢、更自然的回覆方式，顯著改善用戶體驗。

希望這篇文章能對想深入了解 RAG 的朋友提供一些啟發與思考。如果你對這個主題有不同的見解或想法，歡迎隨時一起交流討論，讓我們共同探討如何更好地應用這項技術！