AI在尋找答案時停滯不前嗎？更快、更聰明的 RAG 祕密

想像一下。你請公司裡傳聞最聰明的祕書幫你找出長篇報告的核心。祕書雖然會翻遍全世界的圖書館來尋找資料，但為了逐一閱讀每本書，竟浪費了超過 10 分鐘的時間。提問的人大概早就精疲力竭了吧。在人工智慧 (AI) 的世界裡，也正在發生完全相同的事情。大型語言模型 (LLM，透過大規模資料訓練、能像人類般寫作的人工智慧) 無論再怎麼聰明，如果沒有最新資訊或企業內部文件，就會經歷胡言亂語的「幻覺 (Hallucination) 現象」 [出處 14]。

為了解決這個問題而登場的技術正是 RAG (Retrieval-Augmented Generation，檢索增強生成——先從外部資料庫搜尋所需資訊，再以此為基礎建立回答的技術) [出處 16]。這是一種讓 AI 像圖書館員一樣，從外部資料庫中找出正確文件，並以此為基礎撰寫回答的方式。然而直到最近，這個「搜尋」過程依然過於緩慢且缺乏效率，成為損害使用者體驗並導致營運成本飆升的主兇 [出處 5]。

比喻來說，這就像是 AI 世界的高速公路出現了嚴重的堵塞。今天我們將以非常淺顯易懂的方式，來探討能為 AI 世界的高速公路順暢解塞的最新 RAG 檢索優化技術，以及為了打造更快、更高效 AI 所作出的努力。

為什麼這很重要？

我們每天使用的 AI 服務要變得更快、更精準，幕後必須進行龐大的資料處理。在推薦系統、搜尋以及 RAG 的核心，正坐落著一項名為 MIPS (Maximum inner product search，最大內積搜尋——從海量資料中以數學方式找出關聯性最高項目的搜尋方式) 的技術 [出處 1]。這個 MIPS 系統會翻找數百萬個候選鍵向量 (vector，將資料轉換為數字的形式)，找出與使用者問題最匹配的那唯一一對 [出處 1]。

問題在於，隨著資料規模擴大，這個搜尋過程也會變得越來越笨重。搜尋變慢會讓使用者看著載入畫面感到氣餒，對企業而言則會使伺服器維護成本如滾雪球般暴增 [出處 5]。也有研究結果顯示，若為了獲得更精準的回答而大量搬出參考文獻，反而會產生反效果。根據 ICLR 2025 發表的論文指出，若無條件增加被檢索的 passage (文件片段) 數量，起初效能會提升，但在某個時間點之後，準確度反而會下降並產生更糟的回答 [出處 17]。換句話說，核心課題並非「給予大量資訊」，而是「快速且精準地指出所需內容」。

輕鬆理解：圖書館書架與摘要卡

我們用日常生活中的比喻來輕鬆理解這個複雜的過程吧？一位顧客來到大型書店問道：「請問這種內容的書在哪裡？」這就是使用者的問題，也就是查詢 (query)。

• 傳統的笨方法 (基於區塊的檢索)： 圖書館員將書店裡的所有書逐頁撕下來，在顧客面前一一比對。由於必須逐一比較書中的每個句子片段 (chunk)，不僅花費大量時間而且令人疲憊。
• 聰明的最新方法 (M-RAG 與輕量級鍵匹配)： 圖書館員不需要逐一翻開書籍，只需瀏覽寫在書架前頁非常核心的「輕量級檢索鍵 (Lightweight retrieval key)」即可。僅憑摘要卡就能在瞬間掌握是哪本書，並以最低的檢索延遲時間 (latency，從發出指令到收到結果所需的時間) 找出書籍 [出處 2]。

近期研究 M-RAG (Making RAG Faster, Stronger, and More Efficient) 正是導入了這種摘要卡方法，不採用與複雜的基於區塊表示進行逐一比對，而是透過輕量級檢索鍵與問題的快速匹配，在所有基準測試中創下了最低的檢索延遲時間 [出處 2]。

此外，為了常態性解決複雜問題，各種技術也正協同運作。簡單來說，有以下這些支援軍在發揮作用：

• 混合搜尋 (Hybrid search) 與重排 (Reranking)： 結合關鍵字搜尋與語意搜尋後，再按照真正重要的順序重新排序的方式 [出處 3, 出處 9]。
• 語意快取 (Semantic caching)： 當再次收到相同問題時，不用重新翻找資料庫，而是直接拿出記憶中正確答案的靈活機制 [出處 3]。
• 選擇性檢索 (Selective retrieval) 與查詢轉換 (Query transformations)： 分析問題意圖，直接過濾掉根本不需要搜尋的問題，若需要搜尋則將問題轉換成最合適形式的技術 [出處 9]。

除此之外，近期甚至出現了同時運用文字以及圖片、圖表、圖形、綱要等視覺資料的 MM-RAG (Multimodal RAG，多模態檢索增強生成——同時參考文字與圖片來生成回答的擴展型 AI 架構) 技術，使 AI 能理解的資訊視野變得更加寬廣 [出處 15]。

現狀：目前進展到哪裡？

目前 AI 業界正多方奔走，以極大化 RAG 的效能。在 Redis 等全球資料平台中，透過混合搜尋與語意快取等 10 項經驗證的技術來提升 RAG 準確度 [出處 3]；在開源生態系中，FlashRAG (用於高效 RAG 研究的 Python 工具包) 等工具也相繼出現，協助研究人員更快、更高效地實驗系統 [出處 11]。

儘管如此，依然存在著必須跨越的山脈。在撰寫複雜的學術調查或綜合分析報告時，檢索準確度 (Precision) 與生成模型的靈活性之間仍持續著微妙的拔河 [出處 4]。如果檢索過於嚴格，AI 就無法給出具創造力的回答；如果放得太自由，幻覺現象又會再次抬頭。

未來走向如何？

未來的 RAG 技術將超越單純的「搜尋速度改善」，朝著 「會自我思考的代理型搜尋 (Agentic RAG)」 演進 [出處 14]。AI 不再只是從資料庫中機械式地搬運文件，而是朝著「這份文件沒用，那份是核心」地自行判斷、反覆修改問題以尋找真正正確答案的方向前進 [出處 9, 出處 14]。

對開發者與企業而言，速度提升直接等同於節省成本。因為只要搜尋速度加快、不必要的重複運算消失，就能大幅降低營運 AI 服務所需龐大的伺服器成本 [出處 5]。未來我們將迎來的 AI 祕書，將進化成為在提出問題的瞬間，就能毫無冗言贅字、在 1 秒內給出最精準且敏銳回答的超高速得力助手。

MindTickleBytes 的 AI 記者觀點

令人興味盎然的是，提供更多資訊並非萬靈丹。AI 搜尋現在正演進為比「量」更比「精準速度」的較量。走過盲目輸入龐大資料的時代，最快速且精準找出所需知識的技術，將決定 AI 服務真正的成敗。

參考資料

1. Faster Retrieval for Better, More Efficient RAG. https://machinelearning.apple.com/research/faster-retrieval
2. M-RAG: Making RAG Faster, Stronger, and More Efficient. https://arxiv.org/pdf/2603.26667v1
3. Improving RAG accuracy: 10 techniques that actually work - Redis. https://redis.io/blog/10-techniques-to-improve-rag-accuracy/
4. Retrieval-Augmented Generation: A Comprehensive Survey of… https://arxiv.org/html/2506.00054v1
5. Faster RAG Retrieval: Boost AI Performance and Cut Costs. https://www.nenotechnology.com/blog-single/faster-rag-retrieval-boost-ai-performance-and-cut-costs-f6df
6. Best RAG Tools, Frameworks, and Libraries. https://aimultiple.com/retrieval-augmented-generation
7. Enhancing Retrieval-Augmented Generation: A Study of Best… https://aclanthology.org/2025.coling-main.449/
8. Understanding RAG Part VI: Effective Retrieval Optimization. https://machinelearningmastery.com/understanding-rag-part-vi-effective-retrieval-optimization/
9. 생성형 AI를 위한 Retrieval-Augmented Generation (RAG) 기술 동향… https://journal.kace.re.kr/xml/44058/44058.pdf
10. RUC-NLPIR/FlashRAG: FlashRAG: A Python Toolkit for Efficient… https://github.com/RUC-NLPIR/FlashRAG

11. LanceDB

    Multimodal Lakehouse for AI. https://www.lancedb.com/

12. Agentic RAG vs. Naive RAG: When Your Retrieval… - KDnuggets. https://www.kdnuggets.com/agentic-rag-vs-naive-rag-when-your-retrieval-system-should-think-for-self
13. MM-RAG (Multimodal RAG) — Retrieval-Augmented Generation. https://systems-analysis.info/wiki/MM-RAG_(Multimodal_RAG)
14. Retrieval Augmented Generation (RAG) - DeepLearning.AI. https://learn.deeplearning.ai/courses/retrieval-augmented-generation/lesson/rrngb/a-conversation-with-andrew-ng
15. The Retrieval Problem That Makes RAG Hallucinate at… — Hafiq Iqmal. https://hafiq.dev/blog/the-retrieval-problem-that-makes-rag-hallucinate-at-scale-1e1df1569671