什麼是 RAG 以及它如何運作？

Retrieval-Augmented Generation (RAG) 是一種先進的生成式人工智慧技術，它結合了以下特點 文本生成 與 即時資訊檢索.

簡單來說、 RAG 允許 AI 模型存取外部資料庫或知識庫 在產生回覆時，可取得正確且最新的資訊。這可確保所製作的內容不僅連貫一致，而且與事實相符，並與當前情境相關。

將 RAG 想像成學生參加開卷考試。他們可以即時從課本中 「查找 」相關事實，而不是依賴背誦的資訊。

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RAG 如何運作，簡單說明：

1. Retrieval (Getting the Facts)：
   • AI 系統首先搜尋外部知識來源，例如資料庫或網際網路，以收集相關的最新資訊。
2. 擴增世代：
   • 擷取的資訊會與 AI 模型的內部知識結合，以產生精確、詳細且與情境相關的回應。

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RAG 實踐範例：

1. 法律文件起草：
   • 草擬法律合約的 AI 可能會從法律資料庫中取得最新的法規或規範，以確保合規性與正確性。
2. 客戶支援聊天機器人：
   • 在回答客戶查詢時，RAG 可讓聊天機器人從最新的文件中提供即時的產品詳細資訊或支援資訊。
3. 教育工具：
   • 人工智能驅動的輔導系統能夠即時擷取並解釋最新的事實或理論，讓學習資源保持新鮮且相關。

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為什麼 RAG 對企業很重要：

• 增加精確度：
  • 透過即時驗證事實，減少錯誤資訊，這對醫療照護、金融和法律服務等產業至關重要。
• 增強可靠性：
  • 根據準確、經外部驗證的資訊產生輸出，提高信任度，這對客戶支援和高風險決策非常重要。
• 擴充性與效率：
  • 允許公司快速利用大量的最新資料，而無需持續手動更新。

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Retrieval-Augmented Generation 正在改變企業利用 AI 的方式。透過確保人工智慧所產生的內容是值得信賴且最新的，RAG 可大幅提升決策與營運效率。

進一步瞭解 RAG：

https://cloud.google.com/use-cases/retrieval-augmented-generation

https://aws.amazon.com/what-is/retrieval-augmented-generation

https://www.ibm.com/think/topics/retrieval-augmented-generation