RAG 技術：企業知識管理與生成式 AI 的理想結合方案

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隨著生成式人工智慧（AI）技術的快速發展，企業在知識管理與數據處理方面面臨了愈加複雜的挑戰。傳統的企業知識庫和大型語言模型（LLM）雖然在資訊儲存與生成上已經發揮重要作用，但依然無法滿足即時更新與精準檢索的需求。

檢索增強生成（RAG）技術的出現，為企業提供了全新的解決方案。RAG 將生成式 AI 和即時資料檢索相結合，不僅增強了知識管理的效率，也讓企業能夠更靈活應對瞬息萬變的市場需求。

本文將探討 RAG 的運作原理、應用場景及其成功實施的關鍵。

什麼是 RAG？人工智慧與即時檢索的完美結合

RAG（檢索增強生成）技術將生成式 AI 的生成能力與即時資料檢索技術相結合，讓大型語言模型不僅依賴於預先訓練的靜態數據，還能在生成回答前檢索內部資料庫中的最新內容。這種技術為企業帶來了極高的靈活性和準確性。

RAG 的運作原理主要在於：在回答問題前，先從內部資料庫中檢索相關資訊，將其整合至生成的回應中，確保答案具有時效性、準確性和參考價值。

與傳統 LLM 依賴訓練數據生成內容不同，RAG 技術在生成回應時會先檢索已建立的內部資料庫，以保證答案符合企業的最新需求和資料背景。

這樣的檢索過程能有效解決 AI 系統在面對快速變動的市場或法規需求時，出現過時資訊的問題。特別是在客戶服務、內部決策支援等需求頻繁且精準度要求高的場景下，RAG 技術的優勢尤為顯著。

RAG 技術在企業知識管理中的應用場景

RAG 技術的應用場景相當廣泛，尤其適合應用在知識管理中，以下分享 3 個行業 RAG 技術應用案例：

1. 醫療器材廠商 ─ 客戶服務

客戶服務是企業知識管理的重要應用場景之一。RAG 技術能使客服系統在回應客戶詢問時從內部知識庫中檢索最新產品資訊、常見問題解答等資料，提供即時且精準的回應，從而提升顧客體驗。

例如，知名醫療器材廠商的客服部門在回覆客戶問題時，需依賴大量專業技術文件，這使得客服人員花費大量時間查找資料，且培訓過程也較為複雜。雖然該公司嘗試過其他智能客服解決方案，但回覆的準確度始終無法滿足需求。

Solwen 的 RAG 系統針對此問題提供了更高的回覆準確度，並且易於添加新的問答邏輯，讓客服人員能快速找到正確答案。這不僅縮短了查詢時間，還降低了人力成本，幫助該公司更順利的導入智能客服系統，提升服務效率。

2. 喆律法律事務所 ─ 專業知識問答

律師服務的首要步驟通常是法律諮詢，以評估客戶的法律問題是否需要進一步的專業服務。然而，傳統的律師諮詢往往耗費大量時間在資料查詢上。

喆律法律事務所希望透過線上法律諮詢來吸引更多客戶，但因為回覆諮詢需要律師花費大量時間查找資料，高昂的人力成本成為擴展業務的瓶頸，導致流失許多潛在客戶。

為了改善這一情況，喆律與 Solwen 合作開發了「法律諮詢 RAG」系統。該系統能夠快速檢索法條、判例及其他相關資料，律師僅需審核後即可回覆客戶，大幅降低查詢成本，讓事務所得以高效服務更多客戶，實現業務的有效拓展。

3. Welly SEO ─ 企業知識庫

Welly 是台灣一家知名的數位行銷公司，為了維持高品質的服務，內部建立了大量的 SOP 和知識庫。然而，新進同仁常常需要耗費大量時間才能完成培訓，導致人力成本居高不下。此外，許多重要資訊過去僅依靠口耳相傳，並未系統性的記錄在 SOP 中，增加了管理的難度。

為解決這些問題，Solwen 協助 Welly 將所有既有資料整合進 RAG 系統。新同仁可以透過對話式查詢快速找到所需答案，縮短上手時間。

同時，Solwen 的系統還能將新出現的問題自動加入資料庫，不斷優化和完善公司 SOP，進一步提升運作效率和知識管理水平。

企業是否需要選擇專業團隊協助 RAG 技術的實施？

導入 RAG 技術雖能帶來顯著的效益，但其成功實施需要企業具備一定的技術支援。

由於 RAG 涉及人工智慧、機器學習、大型語言模型（LLM）訓練、資料檢索技術、資料庫的優化、檢索等多層面的技術整合，若企業內部缺乏相關專業人員，可能在執行中面臨挑戰。

以下是實施 RAG 成功的 3 關鍵要素：

1. 理解工作原理：

對企業而言，理解 RAG 的基本工作原理是導入的第一步。例如，企業應理解如何在回應生成前進行資料檢索，以及生成式 AI 如何在參考檢索結果的基礎上生成內容。

2. 應用情境分析：

企業應評估哪些部門或場景最需要即時更新的資訊支援，並在這些應用場景中優先導入 RAG。例如，針對醫療和金融行業的即時法規更新需求，RAG 能在資訊檢索和生成回應中提供更完善的幫助。

3. 技術團隊的支援：

專業技術背景的團隊能幫助企業完成 RAG 的系統整合、資料庫設定、模型調整及後續維護。專業支援不僅能確保整合順利，還能在系統運行過程中即時解決問題，保證 RAG 系統的穩定性和高效運行。

企業選擇與專業團隊合作，不僅能避免潛在的技術困難，還能更有效的配置資源，讓 RAG 技術的實施更符合企業的個性化需求。

Solwen AI 專注於提供針對性和客製化的 RAG 方案，根據企業的數據結構、知識管理需求，設計適合的解決方案，確保每次回應生成的精確性和應用效果。

結論：RAG 技術為企業知識管理注入新動力

RAG 技術通過結合生成式 AI、LLM 和即時檢索功能，讓企業知識管理更加靈活且高效。RAG 不僅增強了知識庫的即時更新能力，同時也能強化企業內部的跨部門協作。

隨著數位轉型加速，RAG 成為了企業保持競爭力的重要技術，讓知識管理不再侷限於靜態資料，而是成為動態、智慧的決策支柱。

對於希望在數位化浪潮中脫穎而出的企業來說，RAG 技術的導入不僅是知識管理的革新，更是提升企業競爭力的關鍵資產。通過專業團隊的技術支援，企業可以更靈活的將 RAG 技術與實際業務需求結合，在快速變化的市場中保持優勢。

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