Retrieval-Augmented Generation (RAG)
Mar 2, 2025
歷史背景
傳統的大型語言模型（LLM）在知識生成上存在一個主要限制：其知識僅限於訓練數據，無法及時更新或引用外部資訊。為了解決這一問題，Meta AI 於 2020 年提出了Retrieval-Augmented Generation (RAG)，將檢索（Retrieval）與生成（Generation）結合，使 LLM 在回答問題時能夠動態檢索外部知識，提升準確性與時效性。RAG 迅速成為許多應用的核心，例如 AI 助理、法律查詢、醫學問答等，因為它能夠結合語言模型的創造力與檢索系統的可靠性。
概念解說
RAG 由兩個關鍵組件組成：
- 檢索模組（Retriever）：基於用戶輸入的查詢，從外部知識庫（如 Wikipedia、企業內部文檔或向量資料庫）檢索最相關的文檔。
- 生成模組（Generator）：利用 LLM（如 GPT、BERT、T5）將檢索到的資訊作為輔助輸入，生成更準確的回答。
這種方法允許模型即時獲取最新資訊，而無需重新訓練整個 LLM，從而減少計算成本並提升模型的可用性。
具體方法步驟
- 文本嵌入（Text Embedding）：將知識庫的內容轉換為向量，儲存在向量資料庫（如 FAISS、Pinecone、Weaviate）。
- 用戶查詢轉換：將用戶輸入的問題轉換為嵌入向量，以進行相似度檢索。
- 檢索最相關內容：使用最近鄰檢索（KNN）或基於餘弦相似度的方法，找出與查詢最匹配的文檔。
- 融合檢索內容：將檢索結果作為 LLM 的上下文，讓模型參考這些資訊進行回應。
- 答案生成：模型根據檢索到的資訊生成最終的回答，避免「幻覺」（Hallucination）問題，提高準確性。
延伸應用案例
- 法律與合規查詢：RAG 可幫助法律從業者檢索相關法條與案例，提供準確的法律分析。
- 企業內部知識管理：RAG 可讓員工快速獲取公司內部文件、政策或技術手冊，提升工作效率。
- 醫學診斷輔助：醫療 AI 助理可以使用 RAG 即時檢索醫學文獻，為醫生提供最新的診斷建議。
RAG 代表了 LLM 向更高可靠性與可解釋性發展的重要方向。透過檢索外部資訊，RAG 減少了模型幻覺的可能性，使 AI 更適合應用於高精度要求的領域。然而，RAG 仍面臨挑戰，如知識庫的品質控制（低質量或過時資料會影響回應準確性）以及檢索效率優化（如何快速匹配高質量的相關內容）。未來，RAG 技術可能會與多模態學習（Multimodal Learning）結合，使 AI 不僅能檢索文本，還能處理圖片、音頻等資訊，進一步提升應用範圍與效能。
