RAG是什麼？RAG技術如何提升企業知識庫應用？

什麼是RAG技術？

Retrieval Augmented Generation（RAG）檢索增強生成是一種「先檢索、後生成」的AI架構，意思是在模型回覆前，先以外部或私有知識庫抓取最相關的內容，再把內容和使用者問題一併提供給大型語言模型（LLM），因此模型不必大規模重新訓練，也能產生更即時、資訊可追溯且正確性更高的答案，並補足LLM的知識過時、無法查詢特定領域專業資料或容易產生幻覺...等不足。

RAG元件

• 檢索模型（Retriever）：意思是從知識庫或外部資料來源抓取與問題最相關的片段，並以常用語意或向量檢索在向量資料庫中排序挑選高分內容
• 生成模型（Generator）：比如LLM在接收檢索內容後產生回答，經過處理以確保語法和語義品質

RAG的運作方式

• 資料準備（Indexing）：把文件切成小片段並建立索引，以利於後續檢索與增強
• 使用者提問（Query）：系統理解使用者語意後重寫或拆分，有助於提升搜索
• 檢索（Retrieve）：到索引或向量庫中召回候選片段並排序，選出最相關內容
• 增強（Augment）：對檢索結果做篩選、重組及整理，變成可直接吸收的上下文，若有過長的內容則會合併
• 生成（Generate）：LLM將根據問題與增強後的上下文回覆，必要時加入引用與格式修正
• 後處理與評估（Evaluation）：視情況進行格式化、檢查正確性，並將錯誤的部分進行微調

RAG數據類型：結構化和非結構化

• 結構化資料：資料庫表格、JSON欄位...等，可以被整理成清楚的欄位，直接放進模型的提示（prompt）裡或作為中繼資料標註，讓AI更容易看懂、抓重點
• 非結構化資料：應先擷取長文、PDF、網頁與內部文件...等部分內容再附上來源、章節和時間...等中繼資訊，以餵給模型生成回覆

3種RAG類型

學術研究、論文或是國際AI公司的官方文件中會將RAG分為基礎、增強、多步推理、代理式與圖論型，但國際標準分類並不符合實際應用，因此以下為您將RAG依照近幾年工程實務以及業界主流，分為3大類型：

Naive RAG（最基本版本）

Naive RAG是最標準及最常見的RAG形式，流程大致是由使用者發問，系統接收後從知識庫檢索相關文件，最後把檢索結果連同問題交給LLM生成回答。過程相對單純、好實作，但在檢索品質和答案的精準度上，還有需要優化的空間，因此Naive RAG通常作為基礎應用，而在複雜任務（如法務、多文件推理）中容易不夠精準，不建議使用。

Advanced RAG（進階版RAG）

Advanced RAG主要是解決Naive RAG在準確度上的不足，因此進階版 RAG 通常會加入 Reranker（重排序模型），使檢索結果更貼近真實語意。Advanced RAG在檢索前後會增加以下步驟：

• Pre-Retrieval（檢索前階段）：改寫Query、加入額外條件、過濾不必要的內容...等，讓後續檢索更精準
• Post-Retrieval（檢索後階段）：篩選檢索到的片段、摘要並重組，只把最有用的資訊提供給LLM處理

透過以上兩個步驟可有效減少雜訊、提升回覆品質及避免模型被不相關的內容帶離主題。

Modular RAG（模組化RAG）

Modular RAG可依情境自由替換、重新組裝，並無固定流程，像是一個可拆裝的模組，例如：資料攝取、切分、向量化、檢索、排序、生成、評估…等都可以是獨立的模組，可在不同應用場景（法務、客服、技術文件）中讓企業依據資料類型、風險、安全性與領域需求，挑選最適合的元件，支援更多變化與進階用法。模組化RAG可依據法規、安全性、領域知識深度...等替換每個模組與步驟，打造企業級RAG Pipeline，因此對大型企業十分重要。

RAG與傳統生成式AI差異

以下為您整理RAG與傳統生成式AI的差別：

RAG技術的優勢

以下為您整理RAG技術的優勢：

提升內容即時性

傳統生成式AI使用的是訓練階段「已存在」的資料，因此無法反映最新的變動資訊；而RAG的即時性取決於資料來源與檢索更新頻率，並可隨時從外部知識中檢索最新資料，例如：企業文件、網頁內容、資料庫...等，使用者更新知識庫就能讓回覆的內容同步更新，而無需重新訓練模型。

加強資料準確性

RAG的回答會根據外部文件與資料來源生成，而非完全依賴模型本身的「語言推測」，因此能有效降低幻覺（Hallucination）回覆。同時，使用者可以清楚追溯資料來源使內容更可靠，特別適合法務、醫療、技術文件...等需要高可信度的領域。

客製化相關資料庫

企業可依自身需求打造專屬的知識庫，內容可包含：產品文件、FAQ、SOP、技術文件、培訓教材、合約或政策，並直接利用以上資料生成回答，深度連結AI模型與企業資料庫，確保AI根據企業內部資訊產出正確的回覆。即使不同組織或領域的內容差異極大，只要更新資料庫，RAG系統就能立即吸收新知識，不需模型微調或重新訓練，彈性非常高。

低成本高效益

在傳統生成式AI系統中，若您想讓模型變得專業，就必須重新訓練或微調（fine-tuning），其成本高昂且耗時，但若您使用RAG技術，只需更新知識庫或索引，再透過檢索強化回答品質即可，成本低且效益高。

RAG的限制

以下為您整理RAG帶來的限制：

檢索品質會影響結果

RAG依賴外部知識庫或資料來源，如果被檢索的內容本身就有錯誤、過時或帶有偏差，LLM生成的回答也會跟著失真，造成答案可信度下降。

檢索成本與效能

RAG必須透過向量化、相似度計算、索引查詢...等步驟從大量資料中找到相關內容，在企業等級或大規模知識庫中需要額外花費儲存成本（向量資料庫），並導致AI回應時間較長且在高流量下需要更多硬體支援，因此雖然RAG整體費用比重新微調模型省時省錢，但在高流量或超大規模資料環境下，索引更新與維護成本仍然是一筆不小的費用與技術挑戰。

檢索與生成之間整合不易

如果RAG要發揮效果，必須讓「檢索到的內容」與「生成模型」之間緊密且自然地銜接，包含：如何選出真正重要的片段、如何設計Prompt模板把資料餵給LLM以及避免模型忽略關鍵資訊或誤解上下文，以上都需不斷調整架構設計，因此部署與維運較困難。

如何有效訓練RAG？

訓練RAG與訓練傳統大型語言模型不同，您無需重新微調LLM的參數，而是透過資料前處理、檢索優化、提示設計...等方式持續提升系統效果。以下為您介紹訓練流程：

流程一：資料整理與切片

RAG的性能程度取決於資料庫中文件切片的品質，若切片太大會讓搜尋結果包含過多不必要內容，切片太小則會讓片段過短使語意不完整，因此第一步需要整理資料並截取合適的內容。

流程二：選擇適合的嵌入模型

如果嵌入的模型無法理解產業的專業術語，訊息檢索結果也會失準，建議使用者依據領域選擇適合的嵌入模型才能大幅提升檢索效率。

流程三：使用好的搜尋策略

建議您可以先用向量搜尋找出相關片段，再用更精準的語言模型重新排序，避免單靠向量相似度而有「語意接近但不適合回答問題」的狀況。

流程四：設計結構化的提示

優質的Prompt能有效引導模型正確使用搜索到的資料，包含：指示模型必須參考檢索內容、要求引用來源、限制模型不可捏造不存在的資訊，以及提供清楚的回答格式（表格、摘要、步驟），就能減少幻覺與偏離主題的回答。

流程五：評估與不斷迭代

RAG需要持續調整、檢查是否有片段經常被誤檢索、是否需要調整切片大小或資料清洗方式，若常出現幻覺回覆，可能要修改提示或擴充資料庫，以確保RAG在真實場景中的表現越來越穩定。

企業應用RAG技術範例

在企業實務中，RAG技術已經不只是概念，而是真正的生產力工具，例如：

• Synology將RAG導入全球技術支援流程，先從歷年高品質客服回覆中做進行去識別化與分段，建立向量化知識庫，再透過混合搜尋與LLM生成建議回覆，最終把平均回覆時間從約22小時縮短到約0.5小時，大幅提升技術支援效率與品質。
• GenApe協助企業打造內部AI助理，讓模型可以讀懂公司文件、政策與數據，並應用在客服、自動回覆、訓練與工程支援...等場景，甚至用RAG協助撰寫ESG報告，將原本需大量人工整合的工作自動化，內容生成效率提升超過60%，顯示RAG特別適合處理大量文件和高精準度需求的企業知識應用。

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