什麼是 RAG？

RAG 是 Retrieval-Augmented Generation 的縮寫。它先從外部資料來源找出與問題相關的內容，再將這些資訊提供給大型語言模型，讓模型在較完整的脈絡下生成回答。

• 檢索及預先處理：查詢網頁、知識庫或資料庫，並進行斷詞、分析詞幹與移除非檢索用字。
• 根據基準生成內容：將檢索資訊整合至預訓練 LLM，增強脈絡理解並生成更精確、實用的回覆。

發展得如何？

截至 2026 年上半年，RAG 已從流程固定的 Naive RAG，逐步發展為可自由組合檢索、路由、重排與驗證模組的 Modular RAG。開發者能依資料類型、使用情境與準確度需求選擇檢索策略，建立更有彈性的應用系統。

為什麼你需要？

導入 LLM 時，幻覺與資料過時是常見問題。RAG 能把企業資料整理成可查詢的知識庫，讓模型根據較相關的資料回答問題，協助員工訓練、客服服務與內部知識管理，節省查找資訊的時間成本。