RAG 技術：為 AI 模型增添參考資料的能力

RAG 是什麼？

在人工智能領域中，RAG（Retrieval-Augmented Generation，檢索增強生成）技術正逐漸成為提升大型語言模型（LLM）表現的關鍵方法。但它究竟是什麼，為何如此重要？讓我們一起深入探討。

傳統 LLM 的局限性

在 RAG 技術出現之前，大型語言模型是如何回答問題的呢？

如上圖所示，傳統的 LLM（如 2023 年訓練的模型）僅能依靠其內部參數中儲存的知識來回答問題。這種方式面臨一個嚴峻的挑戰：模型內部的知識難以有效更新。

這個限制引出了 RAG 的核心理念：讓模型能夠學習參考外部資料，而非僅從內部參數中提取答案。

RAG 的運作原理

RAG 技術的理想目標是：讓 AI 模型能夠隨著世界變化而更新自己的知識庫。

要實現這一目標，我們需要建立一個完整的系統架構：

這個架構中包含兩個關鍵組件：

• 檢索器（Retriever）：類似於搜尋引擎，負責從資料庫中找出相關文件
• 知識資料庫：存儲最新、相關的資訊（類似於 ElasticSearch 的功能）

RAG 命名的含義

RAG（Retrieval-Augmented Generation）這個名稱本身就揭示了其功能：檢索增強生成。

讓我們通過一個具體例子來理解：

1. 一個在 2023 年訓練的 LLM 認為當前美國總統是拜登（因為訓練資料只到 2023 年）
2. 但用戶在 2025 年詢問誰是現任美國總統
3. 使用 RAG 技術後，系統會從資料庫中檢索到 2025 年的最新資訊，顯示現任總統是川普
4. 模型結合用戶問題和檢索到的資訊，正確回答現任總統是川普

RAG 的優勢與應用場景

RAG 技術不僅能夠更新知識，還能有效減少 AI 的「幻覺」問題（即生成不實資訊），提高回答的準確性。

這是如何實現的呢？關鍵在於提供 LLM 有用的參考文件。當模型能夠「看著書本回答問題」時，自然能提高準確度。

然而，這也引出了 RAG 系統設計中的核心挑戰：如何選擇合適的檢索器並建立有效的知識庫？這正是本系列文章希望與讀者分享的重點。

RAG 的基本工作流程

總結來說，RAG 系統的運作流程如下：

1. 接收用戶問題
2. 通過檢索器從資料庫中找出相關文件
3. 將這些文件與原始問題一起提供給 LLM
4. LLM 根據這些資訊生成準確的回答

這種「參考再回答」的方式，正是 RAG 技術的精髓所在。