企業都在談「生成式 AI 上線」，但真正能落地的，少之又少。原因很簡單：模型懂世界的知識，卻不懂你的公司。如果沒有辦法把企業內部的文件、FAQ、流程、產品知識安全地「接上 AI」，再聰明的 LLM 也只能亂猜。
這時候，RAG（Retrieval-Augmented Generation）就是關鍵解方。它的概念很直白：先從你的資料庫裡找出最相關的內容，再讓 AI 根據這些資料回答問題。結果？答案更準、更有依據、幻覺更少。
🧩 為什麼企業都在導入 RAG？
傳統的 LLM 雖然強大，但問題不少：
- 資料容易過時
- 回答缺乏根據
- 有時甚至自信滿滿地「亂講」
RAG 的出現，就像幫模型裝上了一個「公司專屬記憶體」。
在每次回覆前，它都會先檢索你的知識庫，再生成有根據的回答。
這也是為什麼 Google 在 Vertex AI 裡推出 RAG Engine ——
讓整條流程從「擷取 → 嵌入 → 索引 → 檢索 → 生成」全部托管起來，你只要接上 API，就能快速打造可上線的 AI 應用。
🔍 RAG、Grounding、Search 的差別？
常見的三個名詞，很多人搞混。
簡單記一下這張心法表就懂：
正確性排序：Grounding > RAG > Search
創造性排序：Search > RAG > Grounding
所以多數企業的策略是：先用 RAG 起步，再逐步強化 Grounding。
⚙️ Vertex AI RAG Engine 有什麼強？
Google 的這個引擎，幾乎幫你包辦所有技術細節：
- 文件匯入與解析：自動切段、清理資料
- 嵌入與索引：支援內建模型，也能串 Pinecone 或 Weaviate
- 檢索與重排序：讓模型只看到最相關的內容
- 生成與錨定：能要求回答「必須引用來源」，降低幻覺
對企業來說，這代表不用重複造輪子，也不用花力氣維運，能更快把想法變成產品。
🧠 三種導入路徑怎麼選？
每家公司狀況不同，Google 提供三條路線：
選誰沒有標準答案，重點是你要多快上線、想掌握多少控制權。
⚠️ 實際部署前要注意的事
許多企業在導入時會忽略幾個細節：
1️⃣ API 配額與限制：RAG Engine 每分鐘請求數有限，資料量大要先申請額外配額。
2️⃣ 加密與安全性：支援自管金鑰（CMEK）與 VPC-SC 網路隔離，但設定後不能更改。
3️⃣ 資料駐留（Data Residency）：目前部分區域尚未完全支援，若有在地法規要求要先確認。
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