RAG AI 應用程式開發：讓 AI 參考你的私有知識

標準的 LLM 知識只停留在其訓練資料的截止日期，且無法得知你公司的內部文件或私有數據。檢索增強生成 (Retrieval-Augmented Generation, RAG) 正是解決這個問題的關鍵技術，它能讓 AI 「開卷考試」，在回答問題前先參考你提供的最新資料。

RAG 的商業價值

RAG 是目前企業導入生成式 AI 投資回報率最高的應用之一。它能快速、低成本地打造出各種對內或對外的智慧應用，例如：

企業內部知識庫：讓新進員工能用自然語言詢問公司政策、產品規格，大幅降低培訓成本。
智慧客服：AI 客服能根據最新的產品手冊和SOP回答客戶問題，答案準確且可追溯來源，提升客戶滿意度。
專業領域顧問：將專業領域文獻（如法律、醫療）建成知識庫，打造協助專業人士工作的 AI 助理。

RAG vs. 模型微調 (Fine-tuning)

RAG 和微調都能讓模型學習新知識，但它們適用於不同場景。

比較維度	RAG	模型微調 (Fine-tuning)
核心原理	提供外部知識作為參考資料 (開卷考)	調整模型內部參數以學習新知識或風格 (肌肉記憶)
知識更新	容易，只需更新知識庫文件即可	困難，需要重新訓練模型，成本高昂
幻覺問題	較低，因為回答有明確的引用來源	較高，模型可能憑空捏造資訊
成本	相對較低，主要在於向量資料庫的儲存與查詢	較高，需要大量的訓練資料與算力
適用場景	需要即時、準確、可追溯來源的知識問答	需要模型學習特定風格、語氣或固定格式

RAG 應用程式的核心架構

graph TD subgraph "離線處理 (Indexing)" A["私有文件 .pdf .docx .html"] --> B("切割成小文本塊"); B --> C{"Embedding 模型"}; C --> D["文本向量"]; D --> E[("向量資料庫")]; end subgraph "線上查詢 (Querying)" F["使用者問題"] --> G{"Embedding 模型"}; G --> H["問題向量"]; H --> I{"在向量資料庫中<br>尋找相似向量"}; I --> J["最相關的文本塊"]; F & J --> K("打包成 Prompt"); K --> L{LLM}; L --> M["生成的答案"]; end E -.-> I;

建立一個基礎的 RAG 系統通常包含以下步驟：

1. 知識庫建立階段（離線處理）

在知識庫建立階段，系統會進行以下處理：

文件收集：收集所有相關的私有文件，包括 PDF、Word、HTML 等格式
文本切割：將長文件切割成較小的文本塊，便於後續處理
向量化處理：使用 Embedding 模型將文本轉換為數字向量
向量儲存：將文本塊和對應的向量儲存到向量資料庫中

這個階段的重點是確保知識庫的完整性和準確性。系統會自動處理各種文件格式，並使用先進的文本切割技術確保文本塊的語義完整性。向量化過程會將文本轉換為高維度的數字表示，使得相似的文本在向量空間中距離較近。

2. 問答處理階段（線上查詢）

當用戶提出問題時，系統會進行以下處理：

問題向量化：將用戶問題轉換為向量表示
相似度搜尋：在向量資料庫中尋找與問題最相關的文本塊
上下文組合：將相關文本塊與用戶問題組合成最終的 Prompt
答案生成：使用 LLM 基於組合後的 Prompt 生成答案

這個階段的關鍵是確保檢索到的文本塊與用戶問題高度相關，並且能夠為 LLM 提供足夠的上下文信息。系統會使用多種相似度算法來提高檢索的準確性，並通過精心設計的 Prompt 模板來確保生成的答案既準確又有用。