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檢索增強生成 (RAG) 是什麼？為何它是生成式 AI 的未來？
檢索增強生成 (Retrieval-Augmented Generation) 作為一種新的技術，能夠顯著提升 AI 的回應質量和準確性。本文將深入探討什麼是 RAG、它的重要性、優點及挑戰，並舉例說明如何在實際應用中發揮作用。如果你想了解如何使 AI 回應更即時、更符合情境且更具可靠性，那麼這篇文章絕對不容錯過。現在就跟著我們一起深入了解 RAG 的世界吧！
▍RAG 是什麼？
檢索增強生成（RAG）是一種優化大型語言模型（LLM）輸出的方法。這種技術在生成回應之前，會參考模型訓練資料之外的權威知識庫。LLM 通常是在大量資料上進行訓練，使用數十億個參數來回答問題、翻譯語言和完成句子等任務。RAG 則將 LLM 的功能擴展到特定領域或組織的內部知識庫，無需重新訓練模型，是一種提高 LLM 輸出質量且具成本效益的方法，使其在各種情況下仍然相關、準確且有用。
▍為何 RAG 重要？
LLM 是許多智慧聊天機器人和自然語言處理（NLP）應用的核心技術。其目標是建立可以透過參考權威知識來源回答使用者各種問題的系統。然而，LLM 的性質導致其回應可能出現不可預測性，且訓練資料是靜態的，知識存在截止日期。
LLM 的已知挑戰包括：
● 在沒有答案時顯示虛假資訊
● 顯示過期或一般資訊
● 從非授權來源建立回應
● 由於術語混淆建立不正確的回應
RAG 透過重新導向 LLM 從權威來源中擷取相關資訊，有效解決這些挑戰。這給組織帶來了更大的控制權，並提高了使用者對 LLM 的信任。
▍RAG 的優點
● 經濟實惠的實作：RAG 可以在不重新訓練模型的情況下，將新資料引入 LLM，使其更廣泛可用。
● 即時資訊：RAG 允許開發人員為生成式模型提供最新的資料，使 LLM 能夠提供最新資訊。
● 增強使用者信任：RAG 使 LLM 可以引用來源，增加回應的可信度。
● 更多開發人員控制：開發人員可以控制和變更 LLM 的資訊來源，以適應不斷變化的需求。
▍RAG 的運作方式
RAG 的運作涉及多個步驟：
● 建立外部資料：從多種來源（如 API、資料庫、文件儲存庫）收集資料，轉換為數值表示，並儲存在向量資料庫中。
● 擷取相關資訊：將使用者查詢轉換為向量表示，並與向量資料庫進行比對，擷取相關資訊。
● 增強 LLM 提示：將擷取的資料新增到使用者輸入中，增強提示以生成更準確的答案。
● 更新外部資料：持續更新知識庫中的資料，以確保資訊即時性。
▍RAG 和語義搜索
語義搜索技術可以提升 RAG 的結果，通過理解問題含義，準確擷取資料，並將其應用於 LLM 回應中，從而提高生成式 AI 的輸出品質。
▍RAG 的應用範例
RAG 技術可用於多種應用，例如智能聊天機器人、財務報告分析、天然氣和石油探勘、客戶服務記錄檢閱和醫療資料庫搜索等。
RAG 技術仍在發展中，但其潛力巨大。未來，RAG 可以協助生成式 AI 根據情境資訊和使用者提示採取更為複雜的行動，提升 AI 系統的實用性和精確度。
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