將聖經轉化為與 AI 對話的「數位圖書館」之技術：BibleRAG

將聖經轉化為與 AI 對話的「數位圖書館」

試著想像一下：早晨醒來，你對智慧型手機裡的 AI 說：「請幫我找出一段能安慰我今天所經歷之困境的聖經經文，並解釋為什麼這段經文對我有幫助。」如果說過去的 AI 僅停留在抓取網路上聖經資料的程度，那麼現在，你將能與一位完全掌握整本聖經脈絡的 AI 進行深度對話。而實現這項技術的核心，正是「BibleRAG」。

為什麼聖經研習需要 AI 技術？

迄今為止，我們用來搜尋或研習聖經的工具，大多依賴簡單的關鍵字比對，也就是尋找包含特定詞彙的經文。然而，聖經並非詞彙的羅列，而是蘊含數千年歷史與深厚哲學脈絡的典籍。

像 BibleRAG 這樣的創新嘗試，將聖經這部浩瀚的文本轉換為 AI 能夠理解的「數值體系」。透過這種方式，AI 能準確連結我們提問的意圖與聖經的脈絡。這不僅提升了研習聖經的效率，也讓一般使用者能以更直觀、更個人化的方式接觸古典文本。

簡易比喻：記憶力驚人的 AI vs. 聰明的圖書館館員 AI

要理解這項技術，首先必須了解「RAG」的概念。RAG（Retrieval Augmented Generation，檢索增強生成）是一項能幫助 AI 透過研讀未知內容來進行回答的技術。根據 IBM 指出，這項技術會運用「向量資料庫（vector database）」。

為了方便理解，我們來打個比方：如果一般的 AI 就像是讀過無數書籍、僅憑記憶回答問題的「記憶王」，那麼使用 RAG 的 AI，就像是一接到問題就立刻跑進圖書館，查閱相關資料後再進行回答的「聰明圖書館館員」。

此時，「向量嵌入（vector embeddings）」可以想像成圖書館館員為了快速找到書中內容，將其轉換為序列號或座標的「數位地址標籤」。BibleRAG 專案的工作，即是為聖經這座巨大的書架加上數位地址。具體而言，它使用了 id（唯一識別碼）、版本、書卷、章、節、文本等系統化綱要來管理聖經資料 [Source 1]。

我們目前處於什麼樣的環境中？

誠然，與聖經相關的資料庫已經非常多。例如像 YouVersion 這樣隨時隨地都能閱讀聖經的應用程式，或是像 Enduring Word 這樣深入的註釋服務，以及 BibleProject 的視覺化媒體工具，設備都已相當完善。然而，像 BibleRAG 這樣為了極大化 AI 檢索效能，而將聖經文本本身直接進行「向量化」的嘗試，已超越了結構化的資料檢索，成為 AI 分析聖經的全新基礎 [Source 1]。

未來將如何改變？

未來的 AI 聖經研習將會更加個人化。這將不再只是單純查詢經文的服務，像是 Manna 這類 App，研習將變得像遊戲一樣有趣，或是提供將生活中的具體境遇與聖經連結的客製化策展服務，這些都將變得普及。當我們將越多聖經資料向量化並賦予其精確的「座標」，我們的「AI 館員」就能更快速、更準確地找出所需的智慧。

MindTickleBytes 的觀點

將最新的資料庫技術應用於聖經這類古典文本，是一項連接過去與未來的傑出嘗試。當蘊含人類智慧的資料與 AI 的結構相遇時，我們將獲得與以往截然不同、更具深度的洞察力。

參考資料

1. GitHub - fingerskier/bible_rag: databasew/ vector embeddings for… (https://github.com/fingerskier/bible_rag)
2. IBM, What is RAG(Retrieval Augmented Generation)? (https://www.ibm.com/think/topics/retrieval-augmented-generation)
3. Enduring Word - Free Bible Commentary from Pastor David Guzik (https://enduringword.com/)

4. Study the Story of the Bible With Free Tools

   BibleProject (https://bibleproject.com/)

5. Read the Bible online. A free Bible on your phone, tablet…

   Bible.com (https://www.bible.com/)

6. Manna, a Gamified Bible Study App for Daily Devotionals (https://themanna.app/)