前言：為什麼企業 AI 專案都從 RAG 開始
近幾年生成式 AI 快速發展，企業對人工智慧的關注也隨之提高。從文件整理、內容生成，到市場分析與客服系統， AI 逐漸進入企業日常營運。然而在實際導入過程中，許多企業很快發現一個問題： AI 雖然能理解語言，但對企業自身的知識與資料並不熟悉。企業內部的大量文件，例如合約、產品手冊、技術資料與營運紀錄，通常不在 AI 模型的訓練資料之中。在這樣的背景下，一項新的 AI 架構逐漸成為企業導入人工智慧的重要基礎：RAG（Retrieval-Augmented Generation，檢索增強生成）。
一、RAG 技術的誕生與核心概念
RAG 的概念最早由 Meta AI 研究團隊在 2020 年的研究中提出。這項技術的核心想法其實很直覺：在 AI 生成答案之前，先到資料來源搜尋相關資訊，再根據這些資料生成回應。傳統大型語言模型，例如由 OpenAI 開發的 ChatGPT，主要依賴既有訓練資料。這使得模型在某些情況下可能無法掌握最新資訊，或無法理解企業內部資料。RAG 則增加了一個新的能力：讓 AI 在回答問題之前，先取得與問題相關的資料。透過這樣的設計，生成式 AI 可以與企業知識系統結合。
二、RAG 的基本運作流程：檢索、增強與生成
在技術架構上，RAG 通常包含三個主要階段：
| 階段 | 名稱 | 運作方式 |
|---|---|---|
| 第一階段 | 資料檢索 (Retrieval) | 系統到向量資料庫搜尋企業知識庫、合約或技術手冊等相關資訊。 |
| 第二階段 | 上下文增強 (Augmentation) | 將搜尋到的資料整理後加入 AI 提示內容，作為回答問題的背景資訊。 |
| 第三階段 | 生成回應 (Generation) | 大型語言模型根據問題與檢索資料，生成準確度與相關性更高的回應。 |
三、企業採用 RAG 的三大核心原因
RAG 之所以迅速受到企業關注，主要有三個原因：
- 降低 AI 錯誤風險：RAG 使回應建立在具體資料之上，能顯著降低 AI 出現「幻覺」的機率，對金融與法律領域尤為重要。
- 讓 AI 理解企業知識：AI 能直接使用企業流程、產品技術資料與內部規範，成為企業知識系統的一部分。
- 維護成本較低：企業只需更新資料庫內容，AI 就能取得最新資訊，無需支付昂貴的模型重新訓練成本。
四、典型應用場景：從知識助理到法規分析
目前 Microsoft 與 Google 等科技公司正在推動 RAG 生態，常見應用包括：
- AI 企業知識助理：員工可直接詢問公司制度或技術資料，節省查詢時間。
- AI 客服系統：根據產品文件精準回答問題，減少人工客服負擔。
- 文件與法規分析：協助法律與金融領域進行合約審閱與風險分析，並提供可靠的引用來源。
五、導入挑戰與未來發展：Agentic RAG 與 GraphRAG
儘管 RAG 具有優勢，但導入時最大的挑戰在於資料治理。若企業文件格式不一、資料分散或品質不佳， AI 系統便難以發揮價值。因此，RAG 專案通常需同步進行資料整理與知識結構設計。而 RAG 也在不斷演化，新方向包括：結合 AI 代理人的 Agentic RAG，以及利用知識圖譜建立複雜結構理解能力的 GraphRAG，這將使 AI 能進一步協助完成分析與決策。
六、企業 AI 落地的行動方向
對企業而言，導入 AI 不需要一次到位，可以先從三個方向著手：
- 整理企業知識：將累積的文件、合約與技術資料轉化為結構化知識，這是 AI 轉型的重要基礎。
- 建立 AI 知識助理：讓員工直接向 AI 查詢公司資料，提升內部資訊流動速度。
- 從單一場景開始：從客服或文件分析等具體應用切入，通常更容易看見落地成果。
龍蓁淳國際｜相信科技 ｜ 看見自己
股票代號 7646
