第十八屆 CIO 價值學院第三堂課會後報導
精誠資訊以 Hybrid RAG 技術推出的「企業 AI 大腦平臺」，融合 VectorRAG、GraphRAG 等技術，可大幅提升資料查詢、知識萃取與回應準確性，適用於多元應用場景，是提升 AI 應用服務效益的首選方案。
文／林裕洋
企業推動生成式 AI 浪潮通常面臨「缺乏企業領域知識」、「準確性與時效性」、「隱私與安全」、「透明性」等痛點。為此，愈來愈多企業在優化 AI 模型過程中，通常會搭配 RAG（Retrieval Augmented Generation，檢索增強生成）技術，提高生成式 AI 模型的準確性和可靠性。精誠資訊建議企業應該採用 VectorRAG（向量化數據結構）搭配 GraphRAG（語意式知識圖譜結構）方式，以大幅提升資料查詢、知識萃取與回應準確性，進而發揮 AI 模型推論服務的效益。
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精誠資訊 AI 智能科技服務事業部副總林宗瀛說，生成式 AI 具備絕佳的語意理解能力，相較傳統數據，知識結構比起更適合 AI 模型使用。目前市場主流是以 生成式 AI 搭配 VectorRAG、GraphRAG 等技術，其中 VectorRAG 是以文件型檔案為主，採用相似度搜尋概念，只是需透過微調以提高準確度，適合客服、企業 KM。而 GraphRAG 適合半結構化與結構化資料，讓 AI 技術可根據資料內容所呈現的事實與前後文關係回答，具備準確度極高、適合關鍵決策或分析使用。而精誠資訊以 Hybrid RAG 技術推出的「企業 AI 大腦平臺」，正是企業提升生成式 AI 效益的最佳平臺。
整合向量與圖譜 打造AI驅動決策引擎
問世多年的 Text-to-SQL 技術，主打讓非技術人員也能查詢資料庫，擴大在 BI、搜尋介面等應用效益。然隨著非結構化、半結構化等資料庫技術興起，早已超出 Text-to-SQL 技術能力。相較之下，GraphRAG 可將半/結構化資料轉換為「語意式圖資料結構」，支援進階分析和 AI 理解，特別適合數據間存在複雜關聯的場景。
林宗瀛指出，唯有融合 VectorRAG 、GraphRAG 技術的企業 AI 大腦，才能具備語意理解、檢索、重組、生成等功能，將數據轉換為 AI 可用的知識。 精誠資訊企業 AI 大腦平臺架構支援多雲混合部署，可整合 Local LLM、Cloud LLM 等技術，使得企業資料順利走向「前臺化」與「AI 化」，讓各部門員工能以自然語言即時查詢複雜營運資訊，並獲取統計分析、趨勢比較、報告生成、圖表呈現等豐富結果，大幅提升決策效率與數據可用性，助企業強化產業競爭力。
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