RAG 是什麼？為什麼企業導入 AI 都在談「檢索增強生成」

RAG 是什麼

RAG（Retrieval-Augmented Generation，檢索增強生成）是一種做法：先從你的資料庫/文件中找出相關內容，再讓大語言模型根據這些內容回答。

為什麼重要

一般大模型只知道訓練時學過的東西，可能過時或亂編（幻覺）。RAG 讓 AI 「先查資料再回答」，因此能：

• 根據公司內部知識、最新文件回答
• 附上來源、減少胡說
• 不用重新訓練模型就能更新知識

應用例子

• 企業內部問答與客服（如 Glean、CustomGPT.ai）
• 與文件對話（如 PDF.ai、NotebookLM）
• 給 AI 接上即時網路搜尋（如 Exa）

想自己做 RAG

開發者常用 LangChain、Flowise、Langflow 等工具來打造 RAG 應用。

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