解鎖 AI 的潛力：深入理解 RAG 檢索增強生成技術

在科技日新月異的時代，人工智慧（AI）已成為推動各行各業發展的核心動力。大型語言模型（LLMs）作為 AI 領域的傑出代表，在自然語言處理方面展現了驚人的能力。然而，這些模型並非完美無缺，它們在知識更新、資訊準確性以及處理特定領域或私有數據方面仍存在局限性 。為了解決這些挑戰，一種名為「檢索增強生成」（Retrieval-Augmented Generation，簡稱 RAG）的創新技術應運而生，它巧妙地結合了資訊檢索系統與大型語言模型的功能，極大地提升了生成式 AI 的品質與應用範圍 。

解開 RAG 的神秘面紗：用通俗易懂的方式理解檢索增強生成

對於非技術背景的人來說，「檢索增強生成」這個詞彙可能略顯生澀。但其核心概念其實非常容易理解。我們可以透過一些生活化的比喻來認識 RAG 的本質。

用生活化的比喻解釋 RAG 是什麼

想像一下你正在準備一場重要的考試，這是一場可以參考資料的「開書考」。你手邊擁有一本厚厚的教科書（代表大型語言模型預先訓練的知識），但考試的某些題目非常深入或涉及最新的資訊，教科書中可能沒有直接的答案。這時候，如果允許你查閱額外的筆記、參考書籍或網路資料（代表外部知識庫），你就能夠找到更精確、更全面的答案。RAG 技術就像是賦予了 AI 這種「開書考」的能力，讓它在回答問題或生成內容之前，能夠先從外部知識庫中尋找相關資訊，從而產生更準確、更可靠的回應 。

另一個貼切的比喻是法庭上的法官與助理 。法官（LLM）擁有豐富的法律知識和經驗，但在審理複雜案件時，可能需要依賴法庭助理（RAG）協助查找特定的法律條文、判例或相關證據。法庭助理的角色就是根據法官的需求，快速檢索出最相關的資訊，提供給法官參考，最終法官才能做出更公正的判決。

或者，你可以將 RAG 想像成一位非常聰明的助手，當你向他提出問題時，他不會僅憑自己的記憶回答，而是會先去圖書館（索引知識庫）查找相關的書籍或資料，然後整理出最相關的資訊（檢索），最後再根據這些資料的內容來回答你的問題（生成）。

還有一個比喻是大學生帶著自己整理的「大抄」進入考場 。這張「大抄」是學生自己融會貫通和整理的知識精華，就像 RAG 過程中的知識檢索和處理。而這張 A4 紙張，就如同 RAG 模型使用的外部知識庫，當學生在考試時遇到難題，可以迅速從「大抄」中找到所需的資訊，輔助答題。

RAG 的中文名稱與不同稱謂

在中文語境中，「Retrieval-Augmented Generation」主要被翻譯為「檢索增強生成」。然而，有時也會看到「擷取擴增生成」或「擷取擴增產生」等不同的稱謂 。這些不同的名稱都指向同一種核心技術，即透過檢索外部資訊來增強內容生成的效果。

RAG 的核心概念：結合檢索與生成

歸根究柢，RAG 的核心概念在於結合了兩個關鍵步驟：**檢索（Retrieval）**和 生成（Generation） 。首先，當使用者提出問題或指令時，RAG 模型會利用檢索器從外部知識庫中尋找與該問題或指令相關的資訊。這個知識庫可以是各式各樣的資料來源，例如文件檔案、資料庫、網頁內容等等。接著，模型會將檢索到的相關資訊整合到原始的輸入提示中，形成一個增強後的提示。最後，再將這個增強後的提示送入生成器（通常是一個大型語言模型），由生成器根據其自身的預訓練知識和檢索到的外部資訊，生成最終的回應或內容 。

為什麼 RAG 如此重要？它解決了大型語言模型的哪些痛點？

大型語言模型雖然功能強大，但在實際應用中仍然面臨一些固有的限制。RAG 技術的出現，正是為了有效克服這些痛點，進一步拓展 AI 的應用潛力。

大型語言模型的局限性

• 知識截止：大多數大型語言模型都是在特定的時間點之前收集的資料上進行訓練的。這意味著它們對於訓練截止日期之後發生的事件或出現的新知識往往一無所知 。例如，一個在 2023 年訓練完成的模型，可能無法準確回答關於 2024 年發生的重大新聞事件。
• 幻覺：即使對於模型訓練過的知識，LLMs 也可能產生聽起來合理但實際上並不正確的資訊，這種現象被稱為「幻覺」。這可能是因為模型在龐大的資料集中學習到了不完全準確的關聯，或者僅僅是為了讓回答更流暢而進行的臆測。
• 缺乏特定領域知識：通用的大型語言模型雖然接受了廣泛的訓練，但在面對特定行業、領域或企業內部的專業知識時，可能顯得力不從心 。例如，一個在公開網路上訓練的模型，可能無法回答關於某公司內部產品細節或特定政策的問題。
• 難以追溯資訊來源：傳統的 LLMs 在生成回應時，通常不會提供其資訊的來源 。這使得使用者難以驗證回答的準確性，也降低了模型的可信度。
• 潛在的偏見與不準確性：由於 LLMs 的訓練資料來自於真實世界，這些資料中可能存在各種偏見。模型在學習過程中可能會繼承這些偏見，導致其在生成內容時也帶有潛在的偏見或不準確性 。

RAG 如何克服這些痛點

RAG 技術的巧妙之處在於，它能夠有效地彌補大型語言模型的這些不足，從而產生更優質的 AI 應用。

• 引入外部知識庫：RAG 模型可以連接到各種外部知識庫，例如企業內部的文件系統、專業領域的資料庫、甚至是即時更新的網路資訊 。這使得模型在回答問題時，可以獲取最新的資訊，克服了知識截止的問題。
• 提供資訊來源：RAG 模型在生成回應時，可以引用其檢索到的外部資訊來源 。這增加了回應的透明度，使用者可以追溯資訊的來源，驗證其準確性。
• 減少幻覺：透過檢索外部的真實資訊作為依據，RAG 模型能夠顯著降低生成不實資訊的可能性 。模型的回應不再僅僅依賴於其記憶中的知識，而是有外部證據的支持。
• 成本效益：相較於需要大量計算資源和時間來重新訓練或微調大型語言模型，RAG 提供了一種更經濟高效的方式來引入新的知識 。企業可以更容易地將其私有數據或特定領域的知識整合到 AI 應用中。
• 增強使用者信任：由於 RAG 模型能夠提供更準確、更及時、且有來源依據的資訊，這自然會增強使用者對 AI 生成內容的信任感 。

RAG 的核心運作原理：檢索、增強與生成

RAG 的運作流程主要可以分為三個核心階段：檢索（Retrieval）、增強（Augmentation） 和 生成（Generation） 。

檢索

檢索階段是 RAG 流程的第一步 。它主要負責從外部知識庫中找出與使用者輸入最相關的資訊 。這個階段通常包含以下幾個步驟：

• 接收使用者輸入：使用者以自然語言的形式提出問題、請求或指令 。
• 生成檢索查詢：模型會根據使用者的輸入，生成一個用於在知識庫中搜尋相關資訊的查詢語句 。
• 從外部知識庫檢索相關資訊：模型使用生成的查詢，在預先建立的外部知識庫中檢索最相關的文件、段落或其他形式的資訊 。這個過程可能涉及到向量搜尋、關鍵字搜尋或其他資訊檢索技術。

增強

增強階段的目標是將檢索到的相關資訊融入到原始的使用者輸入中，為後續的生成階段提供更豐富的上下文 。這通常包括以下步驟：

• 將檢索到的資訊融入提示：檢索到的資訊（例如相關的文件片段）會被添加到原始的使用者查詢或提示中 。
• 提示工程：為了讓大型語言模型更好地理解和利用檢索到的資訊，通常需要使用一些提示工程的技巧，例如設計清晰的指令和格式 。

生成

生成階段是 RAG 流程的最後一步 。在這個階段，增強後的提示會被送入大型語言模型（生成器），模型會根據其自身的預訓練知識和檢索到的外部資訊，生成最終的回應或內容 。最後，這個生成的回應會被呈現給使用者 。

深入探索 RAG 的關鍵組件：檢索器 (Retriever) 與生成器 (Generator)

RAG 模型的核心在於兩個關鍵組件：檢索器（Retriever） 和 生成器（Generator） 。

檢索器

檢索器的主要角色是根據使用者的查詢，從外部知識庫中搜尋並提取最相關的資訊 。檢索器的效率和準確性對於 RAG 模型的整體效能至關重要。其主要任務包括：

• 查詢分析：理解使用者查詢的意圖和關鍵要素 。
• 語義搜尋：利用先進的演算法尋找語義上相關的資訊，而不僅僅是精確的關鍵字匹配 。
• 排序：根據資訊與查詢的相關性進行評分和排序 。
• 過濾：應用過濾條件，確保只檢索到適當且高品質的資訊 。  

常見的檢索器類型包括：

• 密集檢索器：使用查詢和文件的密集向量表示進行語義匹配 。
• 稀疏檢索器：依賴傳統的資訊檢索技術，如 TF-IDF 或 BM25 。
• 混合檢索器：結合了密集和稀疏檢索方法，以提高效能 。

生成器

生成器通常是一個大型語言模型（LLM），它接收原始的使用者查詢以及檢索器提供的相關資訊，然後生成連貫且符合上下文的回應 。生成器的主要任務包括：

• 上下文整合：將原始查詢與檢索到的資訊結合起來，形成一個全面的上下文 。
• 文本生成：基於整合後的上下文產生類似人類的文本回應 。
• 連貫性維持：確保生成的文本在邏輯上一致且流暢自然 。
• 風格適應：根據輸入查詢和使用案例調整生成文本的語氣和風格 。

檢索器與生成器的互動

在 RAG 模型中，檢索器和生成器協同工作以產生最終的輸出。檢索器首先根據使用者的查詢找到相關的資訊，然後將這些資訊連同原始查詢一起傳遞給生成器 。生成器利用這些資訊，結合其自身的預訓練知識，生成一個更準確、更全面的回應 。這種互動確保了最終的回應不僅基於模型的內部知識，也融入了最新的、相關的外部資訊。

RAG 技術的精髓：檢索 (Retrieval) 階段的奧秘

檢索階段是 RAG 技術的關鍵組成部分，其目標是高效且準確地找到與使用者查詢相關的資訊。為了實現這個目標，研究人員和開發者提出了多種技術和方法。

向量搜尋

向量搜尋是一種利用數學向量來表示和有效搜尋複雜、非結構化資料的方法 。在 RAG 的背景下，文本（例如文件或段落）會被轉換成高維度的數值向量，稱為嵌入（embeddings）。這些向量能夠捕捉文本的語義資訊，使得語義上相似的文本在向量空間中也會彼此靠近。當使用者提出查詢時，查詢也會被轉換成向量，然後在向量資料庫中搜尋與查詢向量最相似的資料向量，從而找到相關的資訊 。

向量資料庫是專門用於儲存和高效搜尋向量嵌入的資料庫 。常見的向量資料庫包括 Milvus、FAISS、Chroma、Pinecone 和 Weaviate 。

混合搜尋

混合搜尋是一種結合了傳統的關鍵字搜尋和基於 AI 的密集向量搜尋的方法 。關鍵字搜尋依賴於精確的詞彙匹配，而向量搜尋則側重於理解查詢的語義意圖。透過結合這兩種方法，混合搜尋能夠更全面地處理各種查詢，提高檢索的準確性和相關性 。通常，關鍵字搜尋和向量搜尋會同時進行，然後將兩者的結果根據一定的權重進行合併和排序，以產生最終的檢索結果 。  

查詢擴展

查詢擴展是一種透過向原始使用者查詢添加額外的相關詞彙或短語來提高資訊檢索系統準確性的技術 。其目的是彌合使用者表達意圖的方式與資訊在資料庫中的表示方式之間的差距。常見的查詢擴展技術包括添加同義詞、相關概念、使用偽相關回饋（Pseudo-Relevance Feedback）分析初始檢索結果以提取更多相關詞彙、將複雜查詢分解為更簡單的子查詢，以及利用大型語言模型生成假設性答案或相關術語來擴展原始查詢 。

中繼資料過濾

中繼資料過濾是一種根據與文件或資料片段相關聯的中繼資料屬性（例如時間、類別或來源）來篩選檢索到的資訊的技術 。這允許更精確地定位所需的資訊，減少噪音並提高檢索結果的相關性。智慧中繼資料過濾更進一步，利用大型語言模型從自然語言查詢中動態提取中繼資料過濾條件 。

自查詢檢索器

自查詢檢索器是一種進階的檢索機制，它能夠從自然語言輸入中自動建構結構化的查詢 。這使得系統能夠在不需要使用者明確提供篩選條件的情況下，同時使用語義搜尋和中繼資料過濾來檢索資訊，從而提高檢索的精確度。

RAG 技術的精髓：生成 (Generation) 階段的奧秘

生成階段負責利用檢索到的資訊和原始查詢來產生最終的回應。在這個階段，也有一些關鍵的技術和策略被應用，以提高生成內容的品質和效率。

提示壓縮

提示壓縮是一種縮減輸入到大型語言模型的提示大小的技術，同時盡可能保留關鍵資訊 。由於大型語言模型通常存在輸入長度的限制（稱為 token 限制），並且處理更長的輸入會消耗更多的計算資源，因此提示壓縮變得非常重要。常見的提示壓縮技術包括摘要、移除冗餘資訊以及使用專門的演算法來提煉提示的本質 。

調整區塊順序

調整區塊順序是一種在將檢索到的文件區塊作為提示提供給大型語言模型之前，策略性地重新排列這些區塊順序的方法 。研究表明，大型語言模型往往更重視出現在提示開頭和結尾的資訊，而可能忽略中間的內容。因此，將更相關或具有更高信賴度的區塊放置在提示的開頭和結尾，可以引導模型更多地關注這些關鍵資訊，從而提高生成回應的準確性和相關性 。這需要對每個檢索到的區塊進行信賴度評估，以確定其在提示中的最佳位置 。

RAG 模型架構面面觀：常見類型及其優缺點分析

RAG 技術在不斷發展，研究人員提出了多種不同的架構來滿足不同的應用需求。以下是一些常見的 RAG 模型架構及其優缺點分析：

模型名稱	描述	主要優點	主要缺點	適用場景
基本 RAG	最基礎的 RAG 形式，包含單一的檢索步驟和生成步驟 。	實作簡單	可能受限於初始檢索的品質	簡單的問答系統
帶記憶的 RAG	引入記憶組件，可以保留先前互動的資訊，增強跨多輪對話的上下文感知能力 。	更適合對話式 AI	增加複雜性	客戶服務聊天機器人、需要持續上下文的應用
分支 RAG	根據輸入查詢選擇性地查詢特定的資料來源，提高複雜查詢的效率 。	針對特定知識的檢索更有效率	需要準確選擇相關分支的機制	需要專業知識的複雜查詢，如法律工具、跨領域研究
HyDE (假設文件嵌入)	首先根據查詢生成一個假設性的理想文件嵌入，然後使用它來引導實際文件的檢索 。	可以提高模糊查詢的相關性	增加額外的生成步驟	研究開發、需要更彈性輸出的創意內容生成
校正型 RAG (CRAG)	結合自我反思機制，評估檢索到的文件品質，並在需要時觸發修正措施，例如網路搜尋 。	提高準確性和穩健性，解決不正確的檢索結果	更複雜且計算量更大	需要高度事實準確性的應用，如法律文件生成、醫療診斷
代理型 RAG	使用 AI 代理來協調檢索和生成過程，允許更複雜的多步驟任務和與多個資料來源的互動 。	高度靈活，適用於複雜場景	設計和實作非常複雜	需要複雜工作流程和多資料來源互動的應用
被動式與主動式 RAG	被動式 RAG 是單向互動，檢索器提供資料給生成器；主動式 RAG 則是雙向互動，生成器可以在生成過程中請求額外或更新的資訊	主動式 RAG 可以透過動態調整提高準確性	主動式 RAG 的實作更複雜	需要更高準確性和即時性的應用

RAG 的實力展現：各領域的應用案例分析

RAG 技術憑藉其獨特的優勢，已在眾多領域展現出強大的應用潛力。

客戶服務

RAG 可以應用於構建更智能、更高效的客戶服務聊天機器人 。例如，DoorDash 使用 RAG 技術來提升其外送支援聊天機器人的能力 。LinkedIn 將 RAG 與知識圖譜結合，用於客戶技術支援，顯著縮短了問題解決時間 。Bell 電信則利用 RAG 來增強其知識管理流程，確保員工可以存取最新的公司政策 。總體而言，RAG 驅動的聊天機器人可以更準確地回答常見問題、提供產品資訊、並快速解決客戶問題 。

知識管理

RAG 在企業知識管理方面也扮演著重要的角色 。它可以幫助員工輕鬆找到內部文件、政策和指南，提升工作效率和知識共享。例如，企業可以建立基於 RAG 的內部知識庫，供員工查詢各種資訊，從而減少對人工支援的依賴，並加速新員工的入職培訓 。

醫療保健

在醫療保健領域，RAG 具有巨大的潛力 。它可以幫助醫生和研究人員快速存取最新的醫療研究、臨床指南和患者資料，輔助疾病診斷、治療方案制定和藥物研發。IBM Watson Health 就是一個利用 RAG 技術的著名案例，它能夠分析大量的醫療數據，協助醫生做出更精確的診斷和治療決策 。此外，RAG 還可以用於生成個人化的患者教育材料，提高患者對疾病和治療的理解 。

法律領域

RAG 在法律領域的應用也日益受到重視 。法律專業人士可以利用 RAG 技術來進行法律研究和分析，快速檢索相關的法條、判例和法律文件，協助撰寫法律文件和分析複雜的法律問題。例如，TrueLaw 開發了一種名為 Contextual Legal RAG 的方法，旨在提高法律資訊檢索的準確性和相關性 。

內容創作

RAG 也可以應用於內容創作領域 。它可以幫助作家、記者和行銷人員快速找到相關的事實、數據和背景資料，從而更高效地撰寫文章、報告、摘要和行銷文案。

以下表格總結了 RAG 在不同領域的應用案例：

應用領域	具體案例	RAG 的作用	關鍵優勢
客戶服務	Doordash 外送支援聊天機器人、LinkedIn 客戶技術支援、Bell 內部政策聊天機器人	提供即時、準確的資訊，解決客戶問題	提高效率、縮短回應時間、提升客戶滿意度
知識管理	企業內部知識庫、新員工入職培訓、政策與指南查詢	提供便捷的資訊存取，促進知識共享	提高員工生產力、加速資訊查找
醫療保健	IBM Watson Health、個人化患者教育材料、醫療研究文獻檢索	提供最新的醫療知識，輔助診斷與治療	改善患者照護、提升醫療專業人員效率
法律領域	法律研究與分析、法律文件撰寫、判例檢索	快速檢索法律資訊，輔助法律工作	提高研究效率、確保法律文件準確性
內容創作	新聞報導撰寫、報告生成、行銷文案創作	提供相關事實與數據，豐富內容	提高寫作效率、確保資訊準確性

RAG 的挑戰與未來展望：不斷演進的技術

雖然 RAG 技術展現出巨大的潛力，但在實際應用中仍然面臨一些挑戰，並且也在不斷地發展和創新。

RAG 目前面臨的挑戰

• 檢索資訊的相關性：確保檢索到的資訊與使用者的查詢高度相關仍然是一個挑戰，尤其是在處理大型且多樣化的知識庫時 。
• 處理多跳查詢：RAG 系統在處理需要跨越多個資訊片段或來源進行推理的複雜查詢時，可能效率較低 。
• 處理檢索資訊中的不一致性：當從多個來源檢索到的資訊存在衝突時，如何生成一致且準確的回應是一個需要解決的問題 。
• 維持跨多輪對話的上下文：在多輪對話中，RAG 系統需要有效地追蹤上下文並選擇後續問題所需的資訊 。
• 擴展性與延遲問題：隨著知識庫的增長和查詢量的增加，如何保持系統的擴展性和低延遲是一個重要的考量 。
• 處理領域外的查詢：RAG 系統需要能夠識別並適當地回應超出其知識範圍的查詢 。
• 檢索資訊中的偏見：外部知識庫中可能存在的偏見可能會影響 RAG 系統生成的回應 。
• 處理時間面向：回答涉及時間敏感資訊或歷史背景的問題需要特定的處理機制 。
• 可解釋性與透明度：理解 RAG 系統為何檢索到某些資訊以及這些資訊如何影響最終答案，對於提升使用者信任非常重要 。
• 資料品質與準確性：RAG 生成的回應品質直接取決於其檢索到的資料品質和準確性 。
• PDF 處理：從包含複雜表格和圖表的 PDF 文件中提取資料仍然是一個挑戰 。

RAG 的未來展望與創新

RAG 技術正處於快速發展的階段，未來將會出現更多令人期待的創新 。一些值得關注的未來趨勢包括：

• 即時 RAG：AI 系統將能夠動態檢索最新的資訊，整合即時資料流 。
• 混合模型：結合關鍵字搜尋和更先進的檢索技術，如知識圖譜和語義搜尋 。
• 多模態內容：RAG 將不僅限於文本檢索，還將包括圖像、影片和音訊等多種形式的內容 。
• 個人化 RAG 實作：根據使用者上下文和偏好定制內容檢索和生成 。
• 裝置端 AI：更多 RAG 實作將在使用者裝置本地運行，以保護隱私和實現去中心化處理 。
• 稀疏性技術：優化檢索系統的效率和速度，同時降低處理成本 。
• 主動式檢索增強生成：生成式 AI 模型將主動使用先進的檢索技術提取相關資訊 。
• RAG 即服務：基於雲端的 RAG 解決方案將使更多企業能夠部署可擴展且經濟實惠的 RAG 架構 。
• RAG 架構的進步：持續的研究和開發將著重於提高效率和整合多個資料來源 。
• 利用強化學習：使用強化學習進一步優化檢索和生成過程 。
• 更精確的評估指標：開發標準化的指標來全面評估 RAG 系統的各個組件 。

總結：RAG 如何賦能下一代 AI 應用

檢索增強生成（RAG）技術的出現，為解決大型語言模型在知識更新、資訊準確性和特定領域應用方面的局限性提供了強有力的解決方案。透過結合資訊檢索和內容生成，RAG 不僅提高了 AI 應用程式的準確性和可靠性，也使其能夠存取最新的資訊和特定領域的知識。其關鍵優勢包括：提高了資訊的準確性和可靠性，能夠存取最新的資訊，透過來源引用增強了透明度，並且相較於模型微調或重新訓練，通常更具成本效益。

RAG 在推動 AI 發展中扮演著至關重要的角色。它使得開發更值得信賴和更實用的 AI 應用成為可能，擴展了大型語言模型的使用案例，並促進了 AI 技術在各行各業的整合。展望未來，RAG 有望成為下一代智慧系統的基礎技術，推動更複雜、更個人化的 AI 體驗的發展。隨著技術的不斷演進和創新，RAG 將持續解鎖 AI 的潛力，為人類社會帶來更多價值。