RAG 的核心分為兩部分：檢索模型與生成模型。當使用者提出問題時，RAG 首先會啟動檢索模型，去資料庫中找到相關的資訊。接著，生成模型會根據這些檢索到的資料進行回答。
透過這種運作方式，RAG 可以突破單純生成式 AI 的限制，讓生成過程變得更加智能和靈活。
想像一下，當你問 RAG 某個複雜的問題時，它會先檢索到最相關的文件或文章，然後再基於這些內容為你生成答案，這樣的回答不僅更具參考價值，也能解決多樣化的問題。
RAG 的應用範例分享
RAG 技術在現實生活中的應用非常廣泛，以下是 3 大常見的應用場景：
企業內部知識管理系統
大型企業常常面臨資訊量過大的問題，RAG 可以幫助企業將龐大的內部文件轉化為有用的知識庫。例如，當員工有問題時，RAG 可以即時檢索相關的文件，並基於這些資料提供解答，減少員工自行查找的時間。
專業知識問答
RAG 技術在專業領域中的應用極為出色，尤其是需要即時回應複雜問題的情境下。
例如律師則可以使用 RAG 系統檢索法律條文和相關案例，快速生成適用的法律意見。這樣的問答系統不僅提升了專業決策的效率，還減少了依賴人工查詢的時間成本，讓專業知識更容易被取得和應用。
客戶服務應用
透過 RAG 技術，客服系統能夠在面對複雜問題時，不僅依賴預設的知識庫，還能檢索外部資料，提供更準確、個性化的解答，提升客戶滿意度，優化用戶體驗。
RAG 學習資源整理
對於有興趣深入了解 RAG 技術的人，以下幾個線上免費資源值得推薦：
NVIDIA 深度學習機構（DLI）
NVIDIA 提供的 DLI 平台上有許多關於深度學習與 AI 的課程，適合想要了解 RAG 以及其他生成技術的初學者。
DeepLearning.AI
這是一個由深度學習專家 Andrew Ng 創辦的線上學習平台，裡面包含許多深入淺出的 AI 教學課程，能幫助學習者快速掌握 RAG 技術的基本概念。
總結來說，RAG 技術是生成式 AI 的一次重大革新。它通過檢索和生成的結合，不僅讓 AI 更加靈活，也能應對更多複雜且動態的問題。如果你對 RAG 有興趣，透過上面推薦的學習資源，可以進一步探索這項技術的潛力。
作者介紹｜黃適文
目前同時為偉利科技執行長，擁有美國資工碩士背景，也曾在 LinkedIn 擔任軟體工程師，熟悉 AI、SEO 與搜尋機制，如今已服務過 400+ 客戶，不僅在 AI 領域研究多年，更擁有在大型展覽、課程講授的豐富經驗。
本文經授權轉載自solwen.ai（原標題：什麼是 RAG？初學者也看得懂的檢索增強生成（RAG）基礎指南）
