一、RAG
- 定義：RAG（檢索增強生成，Retrieval-Augmented Generation）：在生成式 AI 模型（如 GPT）回應問題時，先從外部知識庫中搜尋相關資料，再交由模型結合生成答案。
- 實務應用例子：
- ChatGPT + 文件上傳（企業用戶常見應用）
- 文件問答系統（PDF QA）
- 語意搜尋系統（Semantic Search）
- 法律文件 AI 助手：先查條文、再生成摘要建議
- 與一般生成的差別？
二、RPA
- 定義：RPA(Robotic Process Automation)是讓電腦模擬人類操作，例如滑鼠點擊、鍵盤輸入、複製貼上等 「重複性、可預測的任務」
- 應用舉例（與工作效率息息相關）：
- 自動讀信件、存附件：每天 9 點自動打開 Outlook，下載報表存入資料夾
- 自動整理表格：開啟 Excel，自動合併工作表、加總、儲存
- 自動登入系統：每日自動打開系統網站 → 登入 → 執行查詢
- 自動填寫簡報模板：將資料表值自動填入 PowerPoint 各頁欄位（但不懂內容含義！）
📌 RPA ≠ AI，它偏向「機器人流程模擬器」，但可以與 AI 結合，由 AI 提供內容，RPA 負責「操作與流程自動化」。
