AI 能讀懂我的文件並回答嗎？RAG（檢索增強生成）技術的秘密

想像一下。您有多年來精心整理的工作手冊，或大量的個人筆記。當您根據這些珍貴的資料向近期流行的 AI 聊天機器人提問時，如果 AI 回答：「抱歉，我不知道那些內容」，會有多令人沮喪？

我們常用的大型語言模型（LLM，透過學習大量文字數據來生成自然語言的 AI），天生僅能知曉其已學習過的公開網際網路數據範圍內的資訊。參考資料 4 換句話說，屬於您自己的特別數據對於 AI 而言是「未知的領域」。為了解決這個問題而出現的技術，正是 RAG（檢索增強生成，Retrieval Augmented Generation）。

為什麼這很重要？

RAG 是目前為了改善 AI 模型的回答品質與精確度，最被廣泛使用的技術。參考資料 4 在處理企業內部使用的文件或即時新聞等 AI 模型無法預先學習的資訊時，它是不可或缺的。參考資料 5

簡單來說，這就像不是只給參加考試的學生（AI）教科書（學習數據），而是允許他們自由使用參考圖書館（外部資料庫）。比喻來說，在原本只能靠腦袋回想答案、卻什麼都不知道的情況下，將其轉換為「開卷考試」的技術。透過這種方式，AI 就能給出更精確且可靠的回答。參考資料 5

輕鬆理解：為 AI 建立一個參考資料室

許多 RAG 教學只會簡單地調用現成的框架，並說：「只要呼叫這三個函數就完成了」。但這樣學習容易忽略技術的核心原理。參考資料 2 若想真正理解技術，透過「從零開始（from scratch）」親自堆疊結構的經驗至關重要。參考資料 11

製作 RAG 的過程，大致依循下列順序：

1. 準備文件：將 PDF 或文件檔案提取為 AI 可讀取的文字。
2. 分塊（Chunking）：將冗長的文件拆分為 AI 易於一次處理的小片段。
3. 生成嵌入（Embedding）：將文字片段轉換為 AI 可理解的數值向量形式座標。
4. 相似度檢索（Similarity Search）：當用戶提問時，AI 會從數據片段中找出與問題最相似的內容。
5. LLM 回答生成：將找出的資訊與問題一同傳遞給 AI 模型，讓模型據此完成最終回答。參考資料 7

例如，當我們想在厚重的百科全書中尋找特定內容時，我們親自翻閱索引（檢索）找出相關頁面，總結後告訴朋友，這與上述過程完全相同。

現況：發展到什麼地步了？

今日的 RAG 技術已達到非常實用的階段。即使不懂程式設計，也可以使用簡單的無程式碼（No-code）工具來配置自動化工作流，參考資料 1 或者運用 Python 等程式語言從頭到尾精確地直接實現。參考資料 16

不過，初次嘗試的人有時會因為環境配置複雜或教學內容過舊而感到困惑。參考資料 16 此外，隨著數據量增加，單純的檢索有時會導致精確度下降，為了應對此情況，優化檢索範圍或管理上下文長度等各種高階技術也在持續發展中。參考資料 10

未來發展如何？

未來，RAG 技術將朝著任何人都能輕鬆接觸與實現的方向發展。那些曾經親手從頭實現一切、領悟基本原理的人，日後在設計更大規模的企業級系統時，將擁有更穩固的基礎。參考資料 20 您現在也可以立刻開始一個小專案。親手製作的經驗，將是理解 AI 時代最快的鑰匙。參考資料 15

MindTickleBytes 的 AI 記者觀點

RAG 正是將 AI 從單純的知識儲存庫，轉變為身邊「聰明秘書」的關鍵。這段讓 AI 能閱讀並回答我文件的旅程，或許就是改變我們檢索與處理資訊方式本身，最微小卻宏大的一個變革。

參考資料

1. Build a RAG Chatbot in n8n — Easiest Way to Embed AI… - YouTube, https://www.youtube.com/watch?v=D_Epp2UmQAk
2. Retrieval Augmented Generation from Scratch Tutorial, https://joescharf.com/retrieval-augmented-generation-from-scratch-tutorial/
3. Retrieval Augmented Generation (RAG) - DeepLearning.AI, https://learn.deeplearning.ai/courses/retrieval-augmented-generation/lesson/rrngb/a-conversation-with-andrew-ng
4. What is Retrieval-Augmented Generation (RAG)?, https://www.analyticsvidhya.com/blog/2023/09/retrieval-augmented-generation-rag-in-ai/
5. Understanding RAG by Building a ChatPDF App… - DEV Community, https://dev.to/sharathkurup/understanding-rag-by-building-a-chatpdf-app-from-numpy-to-faiss-part-2-33oe
6. Understanding RAG Part V: Managing Context Length, https://machinelearningmastery.com/understanding-rag-part-v-managing-context-length/

7. GitHub - linga009/causal-graph-rag

   Linga Murthy Narlagiri, https://www.linkedin.com/posts/lingam2620121989_github-linga009causal-graph-rag-activity-7475187703802679296-tdjm

8. RAG Crash Course for Beginners - YouTube, https://www.youtube.com/watch?v=swvzKSOEluc

9. Build RAG From Scratch in Python

   Modern RAG Project for Beginners …, https://www.youtube.com/watch?v=mMb_0cqw-E8

10. Building RAG Systems: From Zero to Hero - DEV Community, https://dev.to/gautamvhavle/building-production-rag-systems-from-zero-to-hero-2f1i