AI 老是答非所問？你需要認識 RAG 技術，讓你的 AI 更聰明！

前言

你有沒有試過問 ChatGPT 一個很具體、很即時的問題，像是「嘿，你知道105教室在哪裡？」結果它卻一臉茫然，或者給了一個完全錯誤的答案？老實說，這挺讓人困擾的，對吧？這就是目前許多大型 AI 模型會遇到的窘境。它們雖然學富五車，但知識庫往往停留在訓練的那個時間點，對於最新的資訊或非常特定的、非公開的知識就愛莫能助了。

這時候，就輪到我們今天的主角——RAG（Retrieval-Augmented Generation，檢索增強生成） 技術登場了！這項技術正試圖解決這些痛點，讓 AI 不再只是個「背多分」的學生，而是能隨時查閱最新資料的「研究員」。

為何我們需要 RAG？AI 的「健忘症」與「過時資訊」

想像一下，AI 模型就像一個博學的學者，但在訓練完成後，他的知識就被「凍結」了。這會導致幾個主要問題：

1. 缺乏即時資訊與特定情境（Context）：就像前面提到的找教室例子，如果這個資訊沒有被包含在訓練資料裡（通常不會有），AI 就無法回答。它缺乏連接到「即時」或「私有」資料庫的能力。沒有給它足夠的背景資訊（也就是 Context），它就很難給出有意義的回答。
2. 知識混淆與過時（Knowledge Clutters）：這聽起來有點專業，但意思就是 AI 可能會根據它「記得」的舊資訊，給出已經不正確的答案。例如，你問某個活動的日期，模型可能會根據去年的訓練資料回答一個已經過期的時間。這就像問一個只讀過舊版教科書的學生最新的科學發現一樣。

這些問題，正是 RAG 技術想要解決的核心。

現有 AI 模型的痛點：不只是「貴」而已

除了資訊更新的問題，現有的 AI 模型還有一些讓人頭痛的地方：

• 高昂的訓練成本：從頭訓練或甚至只是微調（Fine-tuning）一個大型 AI 模型，都需要耗費驚人的運算資源和時間，成本動輒數百甚至數千美元，時間也可能長達數月。想要頻繁更新模型來納入新知識？這在成本上幾乎是不可能的。
• 模型結構的限制（幻覺 Hallucinations）：很多生成式 AI（像是 GPT 系列）的核心是預測下一個最可能出現的詞。這種基於機率的生成方式，有時會導致模型「一本正經地胡說八道」，也就是所謂的「幻覺」（Hallucinations）。它可能會編造出看似合理但完全錯誤的資訊。
• 情境理解的困難：如果使用者提問時沒有提供足夠的背景資訊，AI 常常無法理解真正的需求。比如說，你問「我該怎麼用這個新軟體？」，卻沒說軟體的名字，那 AI 肯定幫不上忙。

這些痛點都指向一個共同的需求：讓 AI 能夠在生成答案 之前，先去查找相關的、最新的、或是特定領域的資訊。

RAG 到底是什麼？給 AI 一本「參考書」

好了，說了這麼多問題，那 RAG 究竟是什麼呢？

簡單來說，RAG（檢索增強生成） 是一種結合了 資訊檢索（Retrieval） 和 文字生成（Generation） 的技術框架。

想像一下，傳統 AI 就像一個只靠記憶回答問題的學生，而 RAG 就像給了這個學生一本可以隨時查閱的參考書或筆記（外部知識庫）。當學生（AI）被問到一個問題時，他會先去參考書裡查找相關的資訊（檢索），然後再結合自己原本的知識，整理出一個更準確、更豐富的答案（生成）。

RAG 的核心流程大致是：

1. 接收問題：使用者提出一個問題。
2. 資訊檢索：系統根據問題，從一個預先建立好的知識庫（可能是公司內部文件、最新的新聞資料、特定領域的論文等）中，找出最相關的幾段資訊。
3. 內容增強：將找到的這些相關資訊，連同原始問題一起，提供給大型語言模型（LLM）。
4. 生成答案：LLM 根據原始問題和檢索到的補充資訊，生成最終的回答。

很多人會問，這跟「微調 (Fine-tuning)」有什麼不同？

• 微調 (Fine-tuning)：是利用特定的資料集去調整模型內部的參數，讓模型更適應某個特定領域的語言風格或知識。這就像是針對某個科目，給學生進行深度輔導，改變他思考問題的方式。但知識本身還是內化在模型裡，更新成本高。
• RAG：則是在不改變模型內部參數的前提下，透過外掛一個即時的資料檢索系統來「增強」模型的回答。這更像是給學生一本可以隨時查閱的工具書，讓他能應對課本以外的問題，更新知識相對容易（只需要更新外部知識庫）。

RAG 的三種類型：從基礎到進階

RAG 並非單一的技術，它也發展出了不同的複雜程度和架構。目前主要可以分為三類：

1. 基礎 RAG (Naive RAG)

   • 運作方式：這是最直接的形式。先把你的文件資料進行「索引」（Indexing），也就是建立一個方便查找的目錄。當使用者提問時，系統去索引裡找到相關的文件片段，然後把這些片段和問題一起丟給 AI 生成答案。
   • 關鍵技術：這裡通常會用到 向量嵌入（Vector Embedding） 技術。簡單說，就是把文字轉換成一串數字（向量），這些數字能代表文字的語意。這樣電腦就能透過計算向量之間的距離，來判斷哪些文件片段和問題的「意思」比較接近。

2. 進階 RAG (Advanced RAG)

   • 改進之處：基礎 RAG 有時會因為文件切分（Chunking）的方式不佳，導致檢索到的資訊不夠完整或精確。進階 RAG 就是在檢索前、中、後加入更多優化技巧。
   • 重點技術：例如改進 分塊策略（Chunking Methods）。基礎 RAG 可能只是簡單地把文件切成固定長度的小塊，但這樣容易切斷重要的上下文。進階 RAG 可能會使用像 滑動窗口（Sliding Windows） 這樣的方法，讓相鄰的區塊之間有部分重疊，確保語意的連貫性。或是優化嵌入模型、重新排序檢索結果等等。

3. 模組化 RAG (Modular RAG)

   • 核心理念：這種 RAG 架構最具彈性。它把整個 RAG 流程拆分成多個可以替換、組合的模組，例如搜尋模組、記憶模組、融合模組、路由模組等。
   • 優勢：你可以根據具體的應用場景和需求，像玩樂高一樣，選擇或設計不同的模組來搭建最適合的 RAG 系統。例如，針對不同的問題類型，可以設計一個「路由模組」來決定是直接回答、進行網路搜尋，還是去特定的資料庫檢索。

RAG 的實作：工具、挑戰與解決之道

那麼，如果想自己動手搭建一個 RAG 系統，大概會需要哪些東西呢？

• 開發工具與框架：現在有許多工具可以幫助開發者更快速地建構 RAG 應用。例如 LangChain 和 LlamaIndex 是非常流行的 Python 函式庫，它們提供了許多預先建立好的元件和流程，可以串接不同的語言模型、資料庫和檢索方法。如果需要將 RAG 包裝成 API 服務，FastAPI 也是一個高效的選擇。
• 資料庫管理：你需要一個地方來儲存和管理你的外部知識庫。這通常會涉及到向量資料庫（Vector Database）如 Pinecone, Weaviate, Milvus 等，它們專門用於高效儲存和檢索向量嵌入。同時，傳統的關鍵字搜尋技術（如 BM25 演算法）也常常與向量搜尋結合使用，以提高檢索的準確性。

實作 RAG 會很困難嗎？需要什麼資源？

這得看情況。搭建一個基礎的 RAG 系統，利用現成框架可能相對容易上手。但要打造一個高效、穩定、能處理複雜查詢的進階或模組化 RAG 系統，就會面臨一些挑戰：

• 理解使用者查詢：如何精確地理解使用者的意圖，並將其轉換成有效的檢索指令，是一個持續優化的過程。
• 檢索品質：如何確保檢索到的資訊是真正相關且高品質的？這需要不斷調整分塊策略、嵌入模型和排名演算法。
• 硬體資源：雖然 RAG 避免了頻繁的模型訓練，但運行語言模型和向量資料庫本身還是需要一定的運算資源（CPU、記憶體，有時甚至需要 GPU）。

解決這些挑戰通常需要結合良好的演算法設計、系統優化以及對特定應用場景的深入理解。

總結：RAG 是 AI 的未來嗎？

RAG 技術無疑為解決現有大型語言模型的限制提供了一個非常有前景的方向。

它的主要優勢包括：

• 知識更新成本低：只需更新外部知識庫，無需重新訓練昂貴的模型。
• 提高答案準確性與相關性：透過引入外部即時資訊，減少幻覺，提供更可靠的回答。
• 更容易追蹤答案來源：可以知道 AI 的回答是基於哪些檢索到的資訊，提高了透明度和可信度。

當然，RAG 也不是萬靈丹，它也有其局限性：

• 回答品質依賴檢索品質：如果檢索階段找不到相關或錯誤的資訊，生成的答案品質也會受影響。
• 可能增加延遲：相比直接生成，多了一個檢索步驟，可能會稍微增加回應的時間（Latency）。
• 系統複雜度增加：需要額外維護一個知識庫和檢索系統。

總體來說，RAG 提供了一種更靈活、更經濟的方式來擴展和更新 AI 的知識能力。雖然還有優化的空間，但它絕對是讓 AI 更實用、更可靠的重要技術之一。對於許多需要結合特定領域知識或即時資訊的應用場景來說，RAG 幾乎可以說是必然的選擇。下次當你覺得 AI 回答不夠力的時候，或許就可以想想，它是不是少了一個 RAG 的「外掛」呢？

• ←上一頁
• 下一頁→