什麼是RAG (檢索增強生成)?
擷取增強生成 (Retrieval-Augmented Generation, 簡稱 RAG) 是一種提升大型語言模型 (LLM) 回應品質的技術。透過結合權威的外部知識庫，RAG 幫助 LLM 在生成回應時更具準確性和相關性，適用於多種情境且具成本效益。與需要重新訓練模型的方法相比，RAG 能快速整合內部或外部知識，保持資訊更新，並提升生成的實用性。
為什麼檢索增強生成對AI技術如此重要?
檢索增強生成 (RAG) 的核心價值在於彌補大型語言模型 (LLM) 的缺陷，例如：
- 生成虛假資訊：LLM 有時會捏造事實。
- 知識範圍有限：LLM 的訓練資料是靜態的，可能無法回答最新的問題。
- 來源可靠性不足：回應可能引用非授權或不準確的來源。
- 上下文不精準：不同訓練語料中的術語混淆，導致回應不夠精確。
RAG的主要優勢
- 節省成本
相較於重新訓練模型，RAG 可直接整合新的知識來源，適合需要快速部署的應用。 - 提供實時更新的資訊
通過連接即時數據來源，RAG 讓生成回應保持最新，例如整合社交媒體動態或最新研究。 - 增強信任度
生成內容附帶來源引用，增強透明度和用戶對 AI 的信任。 - 提高開發靈活性
開發者可依需求調整知識來源，控制敏感資訊，並解決不準確來源的問題。
RAG 的運作機制
- 構建外部資料
外部資料是指 LLM 原始訓練資料之外的內容，來源可能包括 API、數據庫或文件存儲庫。這些資料經由內嵌語言模型轉化為向量表示，儲存於向量資料庫，方便 LLM 檢索。 - 擷取相關資訊
當用戶提出查詢時，系統會比對向量資料庫，找出最相關的資料。例如，若詢問“我還有多少年假？”，RAG 可檢索公司政策與個人數據以生成回應。 - 增強提示工程
通過將擷取到的資料與用戶輸入結合，提示 LLM 生成更精準的答案。 - 同步更新資料
當外部資料過時時，可通過自動化或定期批次更新，保持內容的有效性。
圖片來源：https://gradientflow.com/techniques-challenges-and-future-of-augmented-language-models/
RAG 與語義搜索的關係
語義搜索是一項提升 RAG 效果的關鍵技術，能快速從大型資料集中擷取相關資訊。例如，回答“去年機械維修的花費是多少？”時，語義搜索會將問題映射到特定文件段落，而非僅列出搜尋結果，確保回應準確且具體。
語義搜索與 RAG 的結合，不僅提升了知識檢索效率，還確保了生成內容的高度相關性和精確性。
結論
檢索增強生成 (RAG) 是優化大型語言模型 (LLM) 的核心技術，適用於多種應用情境，包括企業內部知識管理、客戶服務系統，以及即時資訊平台。結合語義搜索技術，RAG 能提升生成式 AI 的應用價值，成為未來智慧解決方案的重要基石。
