檢索增強生成（Retrieval-Augmented Generation）

檢索增強生成是什麼？

檢索增強生成（Retrieval-Augmented Generation，RAG）是一種結合了資訊檢索與大型語言模型（LLM）的 AI 技術。它先從外部知識庫中檢索與使用者提問相關的文件，然後將檢索到的文件連同原始問題一起輸入 LLM，讓 LLM 基於這些資訊生成更準確、更具參考價值的答案。這種方法讓 LLM 能夠利用外部知識，克服自身知識的侷限性，尤其是在需要處理特定領域或最新資訊的任務中，RAG 展現了強大的優勢。

檢索增強生成的運作原理

檢索增強生成的核心機制可以分為以下幾個步驟：

1. 問題理解： 首先，系統接收使用者的提問，並對提問進行語義分析，理解使用者的意圖。
2. 資訊檢索： 根據理解後的提問，系統從預先建立的知識庫（例如向量資料庫、文件資料庫等）中檢索相關的文件或資訊片段。 這個過程通常會使用向量嵌入（embedding）技術，將問題和知識庫中的文件轉換成向量，然後計算它們之間的相似度，找出最相關的內容。
3. 資訊整合： 將檢索到的相關文件或資訊片段與原始提問一起整合，形成一個新的輸入prompt。這個prompt包含了問題本身以及支持回答問題的上下文資訊。
4. 答案生成： 將整合後的prompt輸入到大型語言模型（LLM）中。LLM基於prompt中的所有資訊，生成最終的答案。
5. 答案呈現： LLM 生成的答案會經過後處理，例如潤飾、格式化等，最終呈現給使用者。

簡單來說，RAG 就像是讓 LLM 在回答問題之前先「查閱資料」，確保答案的準確性和可靠性。

檢索增強生成的應用場景

1. 客戶服務聊天機器人： 金融服務公司可以利用 RAG 技術，構建能夠回答客戶關於產品、服務和帳戶相關問題的聊天機器人。例如，國泰世華銀行的智能客服可以透過 RAG，快速檢索最新的利率、費用和條款，提供更精確的回答，提升客戶滿意度。
2. 企業知識管理： 大型企業可以利用 RAG 技術，建立內部知識庫，讓員工能夠快速找到所需的資訊。例如，台積電可以將內部技術文件、會議記錄和最佳實踐等資料儲存在知識庫中，員工透過 RAG 系統，可以快速找到解決問題的方案，提升工作效率。
3. 學術研究： 研究人員可以利用 RAG 技術，快速檢索相關的學術論文和研究報告，加速研究進程。例如，研究人員可以使用 RAG 系統，檢索過去 10 年關於特定疾病的研究論文，了解最新的研究進展和趨勢。
4. 內容創作： 媒體公司可以利用 RAG 技術，輔助記者撰寫新聞報導和文章。例如，記者可以使用 RAG 系統，檢索相關的背景資料、事件時間線和專家評論，快速撰寫出更深入、更全面的報導。

檢索增強生成的重要性與限制

檢索增強生成的重要性在於它能夠顯著提升 LLM 的知識覆蓋範圍和答案準確性。傳統的 LLM 受限於訓練資料，只能回答訓練資料中包含的問題。而 RAG 讓 LLM 能夠利用外部知識，回答訓練資料中沒有的問題，並且提供更具體的資訊來源。

然而，RAG 也存在一些侷限性。首先，檢索的準確性直接影響答案的品質。如果檢索到的文件不相關或不準確，LLM 生成的答案也會受到影響。其次，RAG 系統的建置和維護需要一定的成本和技術能力，包括建立知識庫、訓練向量模型和優化檢索算法等。再者，RAG 並不能完全解決 LLM 的幻覺問題，如果 LLM 對檢索到的資訊理解錯誤，仍然可能生成不正確的答案。

檢索增強生成在 iPAS 考試中的重點

在 iPAS AI 應用規劃師考試中，檢索增強生成是一個重要的考點。考試可能會考察以下幾個方面：

• RAG 的基本概念和原理： 考生需要理解 RAG 的定義、運作流程和優缺點。
• RAG 的應用場景： 考生需要了解 RAG 在不同產業和領域的應用案例。
• RAG 的技術細節： 考生需要了解 RAG 中使用的關鍵技術，例如向量嵌入、相似度計算和 LLM 的使用。
• RAG 的評估指標： 考生需要了解如何評估 RAG 系統的性能，例如準確率、召回率和 F1 值。

考試方向可能包括：如何選擇合適的知識庫？如何設計有效的檢索策略？如何評估 RAG 系統的性能？如何將 RAG 應用於具體的業務場景？

常見問題

檢索增強生成和微調（Fine-tuning）有什麼不同？

特性	檢索增強生成 (RAG)	微調 (Fine-tuning)
知識來源	外部知識庫，即時檢索	模型的內部參數，訓練時學習
更新方式	易於更新，只需更新知識庫	需要重新訓練模型，成本較高
適用場景	需要處理大量、經常變動的資訊，例如客戶服務、知識管理	需要提升模型在特定任務上的表現，例如情感分析、文本分類

什麼時候應該使用檢索增強生成？

當你需要 LLM 回答涉及大量外部知識、需要最新資訊，或需要提供資訊來源的答案時，就應該考慮使用檢索增強生成。例如，當你需要 LLM 回答關於公司最新產品資訊、特定行業的法規變更，或需要提供參考文獻的學術問題時，RAG 是一個不錯的選擇。如果知識庫規模小，且變動頻率低，則可以考慮直接微調模型。

初學者學習檢索增強生成最常見的誤解是什麼？

初學者最常見的誤解是認為 RAG 可以完全取代 LLM 的訓練。RAG 只是增強 LLM 的知識，並不能改變 LLM 的基本能力。LLM 仍然需要經過訓練才能理解語言、生成文本和執行各種任務。RAG 的作用是讓 LLM 能夠利用外部知識，更好地完成這些任務。