RAG (Retrieval-Augmented Generation) | 檢索增強生成

檢索增強生成（Retrieval-Augmented Generation，簡稱 RAG）是一種將生成式 AI 與模型外部知識庫結合的技術。它的核心概念是讓生成式 AI 不再「單打獨鬥」，而是在回答問題前先「查資料、再作答」。

具體而言，RAG 會將知識庫中的文件轉換為向量表示並儲存於向量資料庫中；使用者的查詢同樣會被轉換為向量，系統藉由比對向量間的相似度，快速找出最相關內容，最後再交由 LLM 生成回答。這種方式能理解語意關聯，而非僅依賴關鍵字匹配。如此一來，AI 不僅能回答更準確，也能即時反映最新資訊，避免模型因訓練資料過時而產生錯誤或不實內容。

在企業應用層面，RAG 的價值尤其明顯，可以整合公司內部文件或 FAQ，讓 AI 提供即時、可靠的回答，且無需重新訓練模型。RAG 相當於替生成式 AI 配備了一位「資料助理」，讓回答內容更可信、貼近需求，降低「AI 幻覺（hallucination）」的發生率。

儘管大型語言模型（LLM）在自然語言生成上表現出色，能夠撰寫流暢、有創意的內容，但它們存在一個根本限制：只能依據訓練時期的資料作答。換言之，一旦模型完成訓練，它的知識就停留在某個時間點之後不再更新。這意味著，LLM 可能提供過時、片面甚至錯誤的資訊，更無法回答公司內部產品、政策或文件等私有資料相關的問題。

因此，RAG 成為近年最受矚目的應用架構之一，具備以下多重優勢：
．可信度高： 生成內容以知識庫中檢索到的實際資料為依據，使回答更準確可靠。
．與時俱進： 可存取超出模型訓練範圍的資料，並針對專業領域進行回答。
．驗證性佳： 可標註或引用答案的資料來源，便於使用者查證。
．長期成本下降： 雖然結合 RAG 的生成式 AI 當下使用花費較高，但長期來看，整體成本相較於頻繁再訓練 LLM 更具經濟效益。

傳統 RAG 通常只連接單一知識庫，根據使用者查詢被動檢索資料並生成回答。這樣的設計雖能提升準確性，但也存在限制：無法跨多個資料來源整合知識，也不具備持續優化與學習的能力，因此難以應對複雜或多變的任務需求。

為了解決這些侷限，Agentic RAG 作為更具智慧與主動性的進化版本應運而生。它結合具備自主能力的 AI Agents，不僅能調用短期與長期記憶，還能根據任務需求進行規劃、推理與決策，並在查詢過程中動態調整策略，持續優化檢索品質與回應邏輯。

以企業知識管理系統為例，Agentic RAG 可以同時運行多個 AI Agents，部分負責對技術文件或內部資料庫進行語意檢索，部分負責整理網頁搜尋結果，最後統一整合推理，生成出邏輯一致、依據明確的答案。此類的系統已不僅是單純的資料檢索工具，而是能理解語境並協作推理的智慧型 AI 助理。

要充分發揮 RAG 的潛力，除了演算法，更需要強大的 AI 基礎建設。這正是技嘉的優勢所在。無論是高效能的 AI 伺服器、工作站，還是全方位的資料中心解決方案，技嘉都提供完善的硬體與系統支援，讓企業能夠快速部署 AI 訓練與推理環境，實現從資料檢索到智能推理的完整流程，創造高價值的智慧應用。