相信有在使用AI的你，一定遇過 AI 「一本正經胡說八道」的情形，這正是我們在《生成式AI 是什麼？｜不可不知 AI 關鍵字 001》中，提到的幻覺（Hallucinations）問題，當模型缺乏足夠資訊時，它傾向於「憑空捏造」出看似合理的答案。
那麼，我們該如何解決這個問題？
試想一下：如果我們能給 AI 一本課本，要求它在回答問題前，必須先「開書查資料」，是不是就能大幅提升答案的準確性？這個開書考的概念，正是本次 EgentHub 要介紹的技術：檢索增強生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）。
RAG：讓 AI 參加一場開書考
我們可以將一個標準的大型語言模型（LLM），比喻成一個只能依靠記憶（也就是它的訓練資料）來回答問題的學生。這位學生的知識儲備雖然極其淵博，但有兩個致命傷
- 他的記憶停留在「畢業」的那一刻，對之後發生的新知一無所知；
- 他有時會記錯細節，或是在資訊不足時自行「腦補」。
而 RAG 技術，就像是給了這位學生一本權威、即時更新的教科書（外部知識庫），並下達一道明確指令：「在回答任何問題前，必須先翻閱這本書，並根據書中的內容來組織你的答案。」
若用專業的方式說明，檢索增強生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG） 是一種 AI 架構，接收問題後它會
- 檢索（Retrieve）:從外部知識庫中檢索相關資訊
- 增強（Augment）:增強大型語言模型的回答品質
- 生成（Generate）:生成最終回覆
也就是說，RAG 的重點在於它讓 AI 的回答「有事實根據」。
我們為何需要 RAG？解決 LLM 的天生短處
RAG 的出現，是為了解決大型語言模型（LLM）與生俱來的三大核心限制。
- 短處一：知識停留在過去（The Knowledge Cutoff）
- 說明： 之前我們提過 LLM 是透過大量的資料進行訓練，而這些訓練資料有其截止日期，這意味著它對截止日期後發生的新事件、新產品或新政策一無所知。隨著時間推移，模型的回答會逐漸變得過時。
- RAG 的解方： RAG 讓 LLM 能即時連接到最新的外部資料庫，無論是公司內部剛更新的政策文件，還是最新的市場新聞，AI 都能獲取並提供最即時的資訊，完美克服了知識的時間差。
- 短處二：自信地憑空捏造（The "Hallucination" Problem）
- 說明： 正如我們在系列文章中反覆強調的，當 LLM 缺乏特定資訊時，它會利用其學到的語言模式，編造出聽起來煞有其事的錯誤答案。
- RAG 的解方： RAG 強制 AI 在回答前必須參考指定的資料來源。這個過程將模型的回答錨定（grounding）在事實之上，使其無法天馬行空地編造內容，從而有效降低幻覺的發生率。
- 短處三：無法觸及內部機密（The Private Data Barrier）
- 說明： 公開的 LLM 模型（如 GPT、Gemini）的訓練資料來自於公共網路，它們自然無法存取企業的專有知識，例如公司政策、客戶資料、產品規格或研發報告。
- RAG 的解方： 企業能自行上傳企業內部資料，透過 RAG 讓 AI 可以在不洩露任何機敏資料的前提下，成為一個真正懂公司業務的專家，為員工和客戶提供基於內部權威文件的精準回答。
RAG 如何運作？
RAG 的運作流程涉及較多複雜術語，EgentHub會儘量使用易懂的文字協助大家理解。
第一步：打造 AI 的專屬圖書館（資料準備與索引）
首先，系統會將企業的各種文件（如 PDF、網站內容、資料庫紀錄）自動拆解成許多小的知識片段（Chunks）。
接著，透過稱為嵌入（Embeddings）的技術，將每個文字片段轉換成一串能代表其語意內涵的數字（向量）。這些向量被存放在一個稱為向量資料庫（Vector Database）的特殊資料庫中，等待被查詢。
第二步：精準找到相關的資料（資訊檢索）
當使用者提出問題時，系統會按照上述的步驟將這個問題轉換成一個向量。
然後，它會在向量資料庫中進行語意搜尋（Semantic Search），快速找出與問題向量在最接近的那些知識片段。
例如，即便文件中的用詞是「休假」，它也能理解這與使用者查詢的「特休」高度相關。這就是「語意搜尋」的威力所在，它理解的是意圖而非字詞。
傳統的關鍵字搜尋可能會因為找不到完全匹配的詞彙而失敗；但語意搜尋能夠理解，當使用者查詢「2023年後入職的遠端員工特休政策」時，系統就能找到包含「居家辦公」、「帶薪休假」和「新進人員」等概念的文件段落。
第三步：拿著證據來回答（增強提示與生成答案）
最後，系統會將上一步找到的相關「知識片段」和使用者的「原始問題」組合在一起，形成一個內容更豐富、包含上下文的增強提示詞（Augmented Prompt）。
這個增強後的提示詞會被交給 LLM。有了這些精準的參考資料，LLM 便能生成一個既有深度、又基於事實的最終答案。
RAG 的商業價值：從客服到內部知識管理
透過解決 LLM 的核心短處，RAG 在企業的應用上發揮了巨大的商業價值。
- 提升準確性與信任度： 基於事實的回答能大幅降低 AI 出錯的風險。
- 提供即時資訊： AI 能運用最新的市場報告、新聞或公司政策來回答問題。
- 保護資料安全： RAG 架構讓 AI 使用內部資料，但不會將這些資料併入模型本身進行重新訓練。這意味著企業對其知識庫擁有完全的控制權，資料存取權限可以隨時調整或撤銷，確保了企業的資料隱私與安全。
- 創造更好的使用者體驗： 許多 RAG 系統能提供答案的「引用來源」，讓使用者可以點擊連結、自行查證原始文件。
具體商業應用案例：
- 智慧客服： 打造能 24 小時準確回答產品規格、服務條款與售後政策的客服機器人，大幅降低人力成本。
- 企業知識助手： 建立一個讓員工可以用自然語言查詢公司內部 SOP、HR 政策或技術文件的系統，成為新進員工的最佳導師。
- 市場分析助理： 讓 AI 能夠即時閱讀最新的產業報告和財經新聞，快速生成市場趨勢摘要與競爭對手分析。
RAG 的限制
儘管 RAG 功能強大，但AI 在理解複雜的人類語言時仍可能出錯。
舉例來說，RAG 雖然能準確地找出特定相關的段落，但 LLM 在生成答案時，卻可能無法理解標題中的反諷與修辭，錯誤地將其解讀為事實。
這也凸顯了 RAG 系統成功的關鍵前提：知識庫的品質。
在討論知識庫品質時，我們最常說的是垃圾進，垃圾出（Garbage in, Garbage out），如果提供給 RAG 系統的知識庫本身就充滿了錯誤、過時或結構混亂的資訊，那麼再先進的 AI 也無法產出高品質的答案，這也就凸顯了資料清洗的重要性。
結論：RAG，驅動智慧 AI Agent 的關鍵引擎
RAG 透過開書考的方式，讓 AI 的回答從不可靠的猜測進化為可信賴的引用。在企業導入 AI 的情境中，與其等待模型迭代變得更加強大，不如將企業內部資料做好資料清洗，讓自有知識能更大程度的與 AI 結合。
綜觀 AI 企業導入趨勢，RAG 至今仍扮演著至關重要的基礎設施角色。如果說 Function Call 是賦予 AI Agent 行動的手腳，那麼 RAG 就是為其提供了可信賴的知識庫。RAG 提供了 AI Agent 執行任務時所需的、基於事實的上下文，讓 Agent 的每一個行動（無論是透過 Function Call 查詢訂單還是分析內部數據）都能基於事實，而非空中樓閣。
作為專業的 AI Agent 服務商，EgentHub 在 RAG 的應用上針對企業的實務應用做了更多程度的設計，除了向量知識庫，我們也設計了全文查找知識庫與表格查詢知識庫，以應對不同應用情境的需求。EgentHub 深知，讓 AI 落地不僅僅是導入一個模型，更是建立一套可靠、安全、且高品質的知識管理與互動流程。透過 EgentHub 企業級 AI Agent 管理平台，我們能協助企業無痛整合內部知識庫，打造具備專業領域知識的數位員工，讓 AI 真正成為推動業務成長的引擎。
