您可能試過 ChatGPT 或類似的 AI 工具，並感到驚嘆。它能寫電子郵件、總結文件，甚至能腦力激盪想出點子。感覺就像魔法一樣。但接著，您會碰壁。您問它一些近期的事情，例如上週的銷售數字，它卻答錯了。或者您請它提供具體建議，它給出了一個聽起來很自信、但實際上完全是胡編亂造的答案。
這就是當今最強大 AI 模型眾所周知的大問題：它們不知道自己所不知道的事情。它們的知識停留在最後一次訓練的時點，而且它們與其說是準確，更擅長於聽起來很聰明。
對企業來說，這不僅僅是個小麻煩，更是成敗攸關的問題。您不能建立一個會虛構產品功能的客服機器人，或是一個會猜測股價的財務助理。
那麼，解決方案是什麼？我們只能坐等下一個更強大的 AI 模型嗎？
幸運的是，並非如此。現在出現了一種強大的新方法，它不是取代這些 AI，而是對其進行升級，使其變得準確、可靠且適用於商業環境。它叫做檢索增強生成，簡稱 RAG。
什麼是 RAG？想像一下圖書館員和一位才華橫溢的作家。
理解 RAG 最簡單的方法是透過一個簡單的比喻。
想像您有一位博學多聞的作家（那就是標準的 AI，例如 ChatGPT）。他無所不知，但在具體、最新的事實方面卻不可信。
現在，想像您將這位作家與一位效率極高的圖書館員配對。這位圖書館員可以存取您公司的整個數位圖書館：您所有的報告、資料庫、內部維基和最新消息。
他們是這樣合作的：
- 您提出一個問題：「上個月歐洲銷售額下降的主要原因是什麼？」
- 圖書館員（檢索器）開始行動。 他不只是尋找關鍵字。他理解您問題的含義，並快速搜索整個圖書館，找出最相關的文件——上個月的銷售報告、行銷團隊的分析，以及該地區的客戶回饋。
- 作家（生成器）拿到文件。 圖書館員將少數最相關的文件交給作家。
- 作家寫出完美的答案。 現在，作家不需要猜測或依靠記憶。他閱讀這些具體文件，並為您綜合整理出一份清晰、準確且書寫優美的摘要，並引用他所使用的來源。
這就是 RAG 的簡單說明。它將大型 AI 的創造力與您所控制的、動態且可靠的知識庫連接起來。
這在實際上是如何運作的？一探究竟。
您不需要實體圖書館或真人圖書館員。「RAG 系統」完全是軟體。
步驟 1：建立您的數位圖書館
首先，系統會擷取您公司的所有文件——PDF、PowerPoint 簡報、內部網站等——並將其轉換成電腦可以理解的格式。它不僅是儲存文字，更是理解句子的含義。這個「圖書館」儲存在一個特殊的高速資料庫中。
步驟 2：針對每個問題的兩步驟流程
當您提出問題時：
- 搜尋： 系統會接收您的問題，並立即在整個數位圖書館中搜索，尋找語義上最相關的文本段落。它不僅僅是尋找「銷售」和「下降」這些詞；它能理解您是在詢問「營收減少」，即使沒有完全相同的字詞，也能找到相關資訊。
- 回答： 系統接著將找到的段落放入給大型 AI 的提示中，實際上是在說：「這是使用者的問題。請僅使用以下文件中的資訊，撰寫一個有用且準確的答案。」
這個簡單的指令——「僅使用這些資訊」——改變了一切。它迫使 AI 將其回答建立在事實基礎上，從而大幅減少其編造內容的傾向。
為什麼您的企業應該關心：真實世界的好處
這不僅僅是技術上的改進，更是實務上的改變者。
- 您的 AI 保持最新狀態： 您的產品團隊在更新定價嗎？將新的定價表加入 RAG 系統，您的 AI 助理馬上就會知道。不再需要重新訓練龐大的模型。
- 您獲得準確、可靠的答案： 透過將 AI 與您的實際數據綁定，您獲得的「幻覺」或虛構內容會更少。答案是基於您的事實，而不是 AI 的最佳猜測。
- 您更能信任它（您的客戶也是如此）： 這一點非常重要。RAG 系統可以展示它的工作過程。它可以提供它用來生成答案的來源文件連結。這種透明度建立了信心，並允許進行事實核查，這對於法律、財務或醫療建議至關重要。
- 一個 AI，多種工作： 您可以將同一個強大的 AI 模型用於每個部門。對人力資源團隊，將其連接到員工手冊和政策文件。對支援團隊，將其連接到技術手冊。您只需更換「圖書館」，而不需要更換 AI。
您可以在哪裡使用 RAG？（可能比您想的更多）
這項技術已經在改變公司的運作方式：
- 超高效的客戶服務： 客戶提出一個複雜的技術問題。由 RAG 驅動的機器人能立即從最新的故障排除指南中提取確切的解決方案，並提供逐步解答，從而將真人客服留給更棘手的問題。
- 終極研究助理： 行銷人員需要撰寫一份關於產業趨勢的報告。RAG 系統可以提取最新的市場研究、競爭對手新聞和內部績效數據，為他們提供一個巨大的起步優勢。
- 為員工提供更快的協助： 新員工可以詢問公司聊天機器人在哪裡找到休假政策或如何提交費用報告，它會立即從內部網路中提取正確、當前的資訊。
- 為專業人士提供專家協助： 律師可以要求他們的 RAG 系統尋找與他們正在處理的案件相似的過往案例。財務分析師可以要求總結影響其客戶的最新法規。
前進的道路
RAG 不是一個未來主義的概念；它是一項實用、可用的技術，解決了當今生成式 AI 最關鍵的缺陷。它使我們不再將 AI 視為一個聰明但不可靠的聊天機器人，而是將其視為一個強大的推理引擎，我們可以將其插入公司自己的知識大腦中。
目標不再是擁有一個在真空中最聰明的 AI，而是擁有最連接的 AI——一個能夠無縫存取您獨特知識，並能利用這些知識提供可靠、可行答案的 AI。
在 AI 時代成功的企業，不一定是擁有最多數據的企業，而是那些能夠透過感覺像魔法、但運作起來像值得信賴的同事一樣可靠的介面，讓每個員工和客戶都能即時存取並有效利用其數據的企業。
我希望這能讓 RAG 變得更容易理解，並激發一些關於如何在您的組織中應用它的想法。您已經開始探索 RAG 或類似技術了嗎？在實施可靠的 AI 方面，您最大的挑戰是什麼？請在下方留言分享您的想法。
如果您想討論如何策略性地實施這項技術，歡迎隨時聯繫：info@campusaibot.com | enquire@witernet.com | 852-3480-7273。
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