RAG（Retrieval-Augmented Generation，檢索增強生成）是生成式AI領域中一項極具價值的技術。
當大家都在討論LLM（Large Language Model，大語言模型）於對話或指令生成方面的應用時，RAG其實已成為提升AI系統實用性的重要工具。
LLM雖然強大，但其知識來自於訓練時期的資料，訓練過程不僅需要大量GPU算力，還需投入大量時間與高品質數據。對於初創團隊或需要特定知識領域的LLM開發來說，這是一大挑戰。
如果資源無限，當然可以不斷訓練LLM至最新、最完善。但現實中，考慮到成本效益與開發效率，最佳做法是：
讓LLM作為主要的知識骨幹，再結合RAG技術，讓LLM在生成回應時能參考最新、最相關的外部資訊。這樣既能確保回應的準確性與時效性，也能降低訓練及維護成本。
RAG的核心優勢
- 提升回應準確性
RAG會在LLM生成回應前，先根據用戶提問，從外部知識庫或文件中檢索相關資訊，然後把這些資訊作為額外上下文提供給LLM。這樣LLM在生成回應時，就能參考最新或特定領域的資料，減少「胡亂猜測」或產生錯誤資訊的機會。 - 實時更新知識
LLM的知識隨著訓練資料而定，無法即時反映最新資訊。RAG則能隨時檢索最新的外部資料，讓AI回應始終保持新鮮，無需頻繁重新訓練模型。 - 節省開發成本與時間
與其每次資料更新都重訓LLM，不如只需維護和更新外部知識庫，讓RAG負責檢索，LLM負責生成。這大幅減少了算力消耗與開發維護成本。
企業與政府部門部署RAG的關鍵原因
- 資料自主與隱私保護
很多企業因為GPU算力需求，未必能在本地部署LLM，往往需依賴雲端服務。但RAG對硬件需求較低，容易在本地伺服器運行。這樣企業就能把敏感或客戶資料只存於內部，僅將檢索結果作為上下文給LLM，避免資料外洩，符合各地個資法規。 - AI回應特化與規範
RAG能根據企業需求，限制LLM回應只聚焦於企業自身的產品、服務或政策。例如銀行可設定RAG只檢索自家服務資料，避免AI回應超出範圍或洩漏不該說的資訊。
實際應用範例
例子1：個人銀行服務查詢
- 用戶在銀行網站詢問定期存款相關問題
- LLM收到查詢後，RAG先從銀行內部資料庫檢索定期存款相關內容
- LLM結合這些資料生成回應，內容包含最新推廣、相關連結等
- Chatbot將這個經過RAG增強的回應提供給用戶
例子2：業務範圍限制
- 用戶詢問企業貸款
- RAG發現企業貸款並非個人銀行部門服務，根據設定不檢索此類內容
- LLM生成的回應會被限制在個人銀行範圍內，不會提及企業部門資訊
- 用戶收到經過規範的回應，避免AI「說太多」
這樣的設計，讓AI回應更聚焦、更安全，也能防止AI被濫用或產生不必要的資源消耗。
進階應用
RAG還能處理非結構化資料，將其轉化為結構化資訊，甚至進行關聯分析與可視化，進一步提升AI的應用價值。
與訓練LLM相比，RAG的部署與維護更靈活、成本更低，對於需要高效、專業、合規AI應用的企業與政府部門來說，是不可或缺的技術。
總結
RAG不是簡單的「過濾器」，而是讓LLM能夠結合最新、最相關資訊的「智慧助手」。
你可以把LLM想像成一個知識豐富但有時會亂說話的朋友，而RAG則像一位專業發言人，確保每一句話都準確、合規、得體。
