在生成式 AI 蓬勃發展的時代，RAG（Retrieval-Augmented Generation）成為了熱門話題。對許多人來說，AI 生成技術似乎複雜難懂，但其實透過白話文解釋，RAG 的原理與優勢變得相當親民。這篇文章將分成幾個部分，幫助你深入理解 RAG 以及它在現代企業中的應用。
什麼是 RAG？——簡單解釋，非工程背景也聽得懂！
RAG 是一種將「檢索」與「生成」相結合的 AI 技術。
簡單來說，RAG 模型不僅會從訓練數據中學習，還會在生成答案之前，先到一個更大的資料庫或知識庫進行資料檢索。這樣的雙重過程使得它的回答不僅僅依賴於訓練時的內容，還能即時從外部獲取最新、最精準的資料，讓回答更加「準確」和「符合現實需求」。
對於非工程背景的人來說，可以這樣想像：傳統的生成式 AI 就像是個靠自己腦袋回答問題的學生，而 RAG 更像是一個會先翻書、查資料後再回答問題的學生。它讓 AI 在不僅依賴過去學到的知識外，還能從當下資料中找出最有用的資訊來提供答案。
RAG 的 3 大優勢
既然 RAG 是 AI 領域的新寵，究竟它有哪些值得注意的優點呢？以下是 4 個你一定要知道的 RAG 優勢：
資訊即時性
傳統的大語言模型（LLM）通常只能回答訓練資料中的問題，無法回答超出訓練範圍的新問題。然而，RAG 可以即時檢索最新的資料，讓它更能適應快速變動的資訊環境。
減少錯誤生成
純生成式 AI 有時會憑空捏造錯誤資訊，而 RAG 則透過檢索的方式提供更可靠的數據來源，大大減少「虛構答案」的情況。
應用範圍更廣
當 RAG 模型面對未知問題時，能透過檢索外部資料，回答範圍比僅依賴訓練數據的 AI 更加廣泛。且能夠客制化資料庫的特性，讓 RAG 成為企業處理各種場景下查詢問題的好幫手。
RAG 與傳統生成式 AI 的比較
傳統生成式 AI 通常是在海量資料中訓練，然後根據訓練得到的模式，生成對應的答案。這樣的方式非常適合解答一些常規問題，但如果問題太過新穎，或資料不完整，生成式 AI 就很難給出正確答案。
RAG 則不同，它結合了檢索與生成兩者的優點。在生成答案之前，先去查找相關的資料，然後再基於這些資料來回答問題。這使得它能處理的問題類型更加靈活。簡單來說，傳統 AI 像是靠記憶力答題，而 RAG 則像是學生在考試時允許查詢資料來解題。
RAG 的運作原理解析
RAG 的模型架構看似複雜，但理解其運作邏輯，其實並不困難。
RAG 的核心分為兩部分：檢索模型與生成模型。當使用者提出問題時，RAG 首先會啟動檢索模型，去資料庫中找到相關的資訊。接著，生成模型會根據這些檢索到的資料進行回答。
透過這種運作方式，RAG 可以突破單純生成式 AI 的限制，讓生成過程變得更加智能和靈活。 （相關報導： ChatGPT怎麼使用、GPT-4是什麼？一篇看懂中文操作註冊步驟、背後原理！ ｜ 更多文章 ）
想像一下，當你問 RAG 某個複雜的問題時，它會先檢索到最相關的文件或文章，然後再基於這些內容為你生成答案，這樣的回答不僅更具參考價值，也能解決多樣化的問題。
