什麼是 RAG (檢索增強生成)？

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 的關鍵優勢在於，它能指導 LLM 參考經過篩選的權威知識來源，避免上述問題，從而增強模型的實用性和可信度。

RAG的主要優勢

1. 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。
2. 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。
3. 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。
4. 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

1. 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。
2. 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。
3. 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。
4. 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。