RAG 是什麼？一篇讓初學者秒懂的完整介紹

更新日期： 2025 年 7 月 5 日

在人工智慧（AI）、自然語言處理（NLP）與生成式 AI 領域發展迅速的今天，許多新名詞、新技術如雨後春筍般出現，其中 RAG 便是備受關注的一個。

若你曾經聽說過 ChatGPT、搜尋引擎、或是問答系統，卻不知道 RAG 到底扮演什麼角色，這篇文章將以簡單易懂的方式，帶你從零開始了解 RAG 的概念、運作原理、應用場景與優勢。

RAG 的基本概念

RAG 是什麼？

你可以把 RAG 想像成一種「會先查資料再回答的 AI」。

它的全名叫 Retrieval-Augmented Generation，中文意思是 檢索增強生成。

一般我們聽到的 AI（像是 ChatGPT）回答問題時，是靠它「腦海中」訓練過的知識。

可是它的腦袋只記得訓練時看到的資料，不會自己去查最新資訊。這就像一個很聰明但不會查資料的學生，答題只能憑記憶。

RAG 就不一樣了！它的運作方式是：

1️⃣ 當有人問它問題時，它不會急著作答，而是先去翻閱資料庫或知識庫（就像先去查書、Google 或看筆記）。

2️⃣ 找到有幫助的資料後，它才開始組答案，把查到的資料整理成完整的回答。

簡單來說，RAG 就像一個有備而來的同學，不是靠死記硬背，而是「邊查資料邊答題」，讓答案更準確。

為什麼需要 RAG？

我們先從傳統的生成式 AI 說起，比如大家熟悉的 GPT 模型（像是 ChatGPT），它的工作方式就像一個讀過很多書、看過很多文章的學生。

它在訓練的時候，讀了幾乎全世界的資料（例如書籍、網站、論文），然後試著記住那些知識。但它也有兩個大問題：

它的知識是有「時效性」的

傳統生成式 AI 的腦袋是「固定的」。它在訓練時記住的資料，就像課本的內容一樣，一旦訓練完成，它腦袋裡的知識就不會自動更新。

這代表什麼呢？

👉 當你問它最近發生的事（例如：「上個月發表的 iPhone 新功能是什麼？」），它可能答不出來，因為它訓練時根本沒讀過這麼新的資料。

👉 或是你問它一個最新價格、最新規定，它回答的資料可能已經過期。

它可能答錯，卻說得很像真的

傳統生成式 AI 是根據「記憶」和「語言規則」去組答案，它可能用很流暢的句子講出一段話，但那段話其實不一定正確，因為它沒有去查證資料，也沒有即時去對答案。

RAG 是怎麼解決這些問題的？

RAG 就像是一個會「先查資料再答題」的 AI。

當有人問它問題時，它不只是憑腦袋裡的記憶，而是會：

✅ 先到外部的資料庫、文件庫或知識庫去找資料（就像去翻書、搜尋或看筆記）
✅ 把找到的資料當作「依據」，再結合自己的語言能力組成答案

這樣一來，RAG 可以：

🌟 回答最新的問題

因為它可以查到最新的資料，比如剛發布的新聞、剛修改的法規或剛更新的價格。

🌟 答案更可靠

因為它說話的時候是基於查到的資料，不是亂猜或胡編。

用生活化例子說明

你去問一個同學：「你知道這次期中考考哪些重點嗎？」

• 傳統 AI 同學可能會憑印象告訴你：「應該是第一章到第五章吧！」（但不保證對）
• RAG 同學則會先去看老師最新的公告或考試範圍表，然後跟你說：「我剛看了公告，考第一章到第四章喔！」

哪種同學的答案比較讓人放心？當然是後者。

RAG 的運作原理 — 全流程簡單懂

RAG（Retrieval-Augmented Generation，檢索增強生成）的運作可以簡單分成兩大部分：

1️⃣ 準備階段 — 在 AI 開始回答問題前，先把知識資料整理好、建好索引，讓未來查找資料變得快速、準確。

2️⃣ 回答階段 — 當有人問問題時，AI 啟動檢索、挑選、生成的流程，一步步找出最有幫助的資料，再組成答案。

flowchart TB
    subgraph "準備階段"
        A[📖 產品使用手冊] --> B[📄 片段列表]
        B --> C[🧠 Embedding 模型]
        C --> D[🎯 向量]
        D --> E[🗄️ 向量資料庫]
    end

    subgraph "查詢階段"
        F[👤 使用者<br/>哪些水果包含維生素C？] --> G[🧠 Embedding 模型]
        G --> H[🎯 查詢向量]
        H --> I[🔍 相似性搜索]
        I --> E
        E --> J[📋 檢索<br/>10個相關片段]
        J --> K[🔄 重排<br/>Cross-Encoder]
        K --> L[📄 3個相關片段]
        L --> M[🧠 語言模型<br/>GPT-4o]
        M --> N[💬 答案：柳橙、檸檬、奇異果、<br/>草莓等水果富含維生素C]
        N --> O[👤 使用者]
    end

    %% 樣式定義
    classDef prepStyle fill:#e8f5e8,stroke:#4caf50,stroke-width:2px
    classDef queryStyle fill:#e3f2fd,stroke:#2196f3,stroke-width:2px
    classDef sharedStyle fill:#fff3e0,stroke:#ff9800,stroke-width:2px
    classDef userStyle fill:#ffebee,stroke:#f44336,stroke-width:2px
    classDef rerankStyle fill:#f3e5f5,stroke:#9c27b0,stroke-width:2px
    classDef llmStyle fill:#fff9c4,stroke:#827717,stroke-width:2px

    %% 應用樣式
    class A,B,C,D prepStyle
    class G,H,I,J queryStyle
    class E sharedStyle
    class F,O userStyle
    class K,L rerankStyle
    class M,N llmStyle

    %% 子圖樣式
    style 準備階段 fill:#f1f8e9,stroke:#388e3c,stroke-width:2px
    style 查詢階段 fill:#e8f4fd,stroke:#1976d2,stroke-width:2px

準備階段：切塊（Chunking）

在 RAG 的準備階段，切塊 是第一個非常重要的步驟。

簡單來說，就是把原始的大篇幅資料切割成一塊塊小的片段（chunk），每個片段都是未來可以單獨檢索的單位。

為什麼要切塊？

在建立知識資料庫時，切塊（chunking）是讓資料變得好查、好用的第一步。

我們的目標是：把原始的大文件（不管是一本書、一份手冊或一篇長文章）切成適合後續檢索的小單位。

🚩 如果不切塊會發生什麼事？

想像一下，你直接把一整篇 5000 字的文章、一份完整的 100 頁手冊，或一本 30 萬字的書，當作一塊資料放進資料庫：

👉 資料太大，查找不精確

當有人問一個具體問題時，例如「某產品保固條款是什麼？」系統得面對整份大文件，無法快速鎖定哪一段才是答案。就像你拿著整本書在找一行小字，效率極低。

👉 不需要全部內容，卻要處理一大包資料

回答問題通常只需要資料中的一小段重點（例如一段條款、一個規格說明），整篇資料都送出去只會增加負擔，浪費時間和資源。

👉 資料越大，管理難度越高

大文件不好管理，也讓後續系統（不管是檢索或生成模型）處理起來變得複雜笨重。

🚩 切塊的好處

所以我們會先 把資料切成適合查詢的小塊（chunk）。這樣做有很多好處：

✅ 每一塊資料小而精簡，可以對應到一個具體主題或細節。

✅ 系統在查找時能快速比對每塊資料的主題，直接找到關鍵片段，而不是面對整份資料發呆。

✅ 方便管理、維護與更新，讓資料庫更靈活。

🚩 如果切塊做不好，會怎樣？

⚠ 切塊太大：

變相等於沒切塊，查找時還是得處理大資料，效率低。

⚠ 切塊太小：

資料被切得太碎，查找時可能找不到完整上下文，回答時缺乏必要細節。

所以，切塊不是「越小越好」，而是要根據資料特性和使用情境來設計出最合適的大小。

常見的切塊方式

切塊的目標是把資料切成大小適中、語意清晰、方便後續檢索的小段。常見切塊方式各有特點與適用場景，我們來一一說明：

📌 依段落分割

這是最直觀也最常用的分法。每個自然段落作為一個片段，段落本身就是語意單位，因此很適合直接用來做切塊。

✨ 優點

• 語意完整，邏輯連貫。
• 不易打斷句子或重要上下文。
• 實現簡單，直接按段落標記切分即可。

⚠ 缺點

• 如果段落過長，可能會導致片段太大。
• 如果段落過短（例如對話或清單格式），片段會太碎。

👉 適用場景：規範文件、報告、論文、技術文檔、說明書等結構良好的資料。

📌 固定字數或詞數分割

直接設定固定字數（例如每 300 或 500 字）或詞數，達到指定數量就切塊。

✨ 優點

• 切塊邏輯簡單、好寫程式。
• 可控片段大小，方便計算資源與儲存空間。

⚠ 缺點

• 可能會切在語意不完整的地方（例如句子中間），讓檢索結果片段看起來怪怪的。
• 切塊位置與語意無關，可能造成上下文缺失。

👉 適用場景：對語意要求不高的資料（例如新聞摘要）、實驗性專案、初期建置時快速切分。

📌 滑動視窗分割（Overlapping Chunk）

在每個片段間加入重疊部分，通常是前一片段最後幾句話或幾行文字也包含在下一片段裡。

✨ 優點

• 減少語意被切斷的風險。
• 保留上下文連結，檢索結果更精準完整。

⚠ 缺點

• 資料量變大（因為片段間重疊，會重複儲存重疊部分）。
• 程式實作稍複雜，需要規劃重疊區長度。

👉 適用場景：長文本、技術文件、法律條文、說明書等需要強上下文連結的資料。

📌 智能分割（語意分割）

藉由自然語言處理技術或規則，根據語意邏輯自動決定切塊位置。例如：

• 依標點符號、標題層級、自動判斷語意斷點切塊。
• 碰到「章節標題」、「小節標題」或特定格式（如條文編號）自動切塊。

✨ 優點

• 切塊位置與語意緊密連結，片段語意自然完整。
• 可以避免上下文被破壞，提升檢索與生成品質。

⚠ 缺點

• 需要額外處理（例如 NLP 工具、演算法設計）。
• 實作成本較高，可能需要根據資料型態微調。

👉 適用場景：法律文件、公司內部手冊、大型技術規範、產品說明書等高語意精準度需求的資料。

🌟 補充比較表

準備階段：索引（Indexing）

切塊完成後，接下來要讓資料變得「可搜尋、可比對」，這就是索引階段的工作。

索引的目標是：

✅ 把每個片段的文字轉成電腦能理解、能比對的形式（數字化表示）。
✅ 建立資料結構，方便未來快速查找。

這裡我們一步步來看會發生什麼事：

向量是什麼？

在正式介紹「索引（Indexing）」之前，我們需要先搞懂一個關鍵概念——向量（vector）。

因為後續所有的索引、比對、搜尋，都是建立在「把文字轉成向量」這個基礎之上。

在電腦的世界裡，文字只是符號，電腦根本不知道「蘋果」「香蕉」是什麼意思。

為了讓電腦能比對、計算不同文字或片段的關係，我們會把文字轉成數字的形式。這組數字就是 向量（vector）。

我們先從簡單的數字例子開始說明什麼是向量：

🚩 向量從 1 維開始理解

👉 1 維向量：

假如你要用一個數字來描述一個東西，比如「甜度」：

• 蘋果甜度 = 7
• 檸檬甜度 = 2

在 1 維的世界裡，你只能靠「甜度」這個指標去比較這兩樣水果。

🚩 向量升級成 2 維

👉 2 維向量：

你覺得只看甜度不夠，於是又加了一個指標「酸度」：

• 蘋果 = (甜度 7, 酸度 3)
• 檸檬 = (甜度 2, 酸度 9)

這時候，蘋果和檸檬在一個平面座標裡各自有了「位置」。
你可以畫在紙上，X 軸是甜度，Y 軸是酸度，兩者的位置就可以比距離、看誰跟誰比較接近。

🚩 向量升級成 3 維

👉 3 維向量：

再加一個「脆度」指標：

• 蘋果 = (甜度 7, 酸度 3, 脆度 8)
• 檸檬 = (甜度 2, 酸度 9, 脆度 4)

你現在可以在一個立體空間（X/Y/Z 軸）裡表示這兩種水果的位置，它們就有了座標點，你可以算兩點之間的距離，決定它們的相似程度。

🚩 向量變成多維（高維）

👉 多維向量（像 128 維、384 維、1536 維）：

當我們用 AI 模型來幫文字產生向量時，會不只考慮幾個簡單特徵，而是同時考慮數百甚至數千種特徵！

這些特徵可能是：

• 這段文字的主題是什麼？
• 語氣是正面還是負面？
• 有沒有提到時間、地點、人物？
• 是陳述、問題還是命令？
  …（還有很多很多維度）

於是每段文字在這個多維空間裡都會有一個 數字座標點，用來代表它的整體語意。

向量的作用

💡 向量讓電腦可以做什麼？

• 比距離：兩個向量之間的距離可以表示兩段文字的相似程度。距離近 = 語意相似；距離遠 = 語意差很大。
• 快速搜尋：只要比數字，不用直接比對字串（比對數字運算很快）。

🌟 簡單比喻

向量就像地圖上的座標：

• 你可以想像每段文字是一個「點」，在多維空間的某個位置。
• 意思相近的文字（例如「蘋果是一種水果」和「香蕉也是一種水果」）的座標點會很近。
• 意思不同的文字（例如「蘋果是一種水果」和「歐洲歷史的起源」）的座標點會很遠。

Embedding：把文字轉成向量

向量是電腦用來表示文字意思的數字形式，那麼這組向量是怎麼來的呢？

這就是 embedding（嵌入） 的角色。

簡單說，embedding 就是把文字轉成向量的過程。

你可以把它想像成一個「翻譯器」，把文字（電腦不懂的語言）翻譯成數字（電腦能理解的語言）。

👉 為什麼需要 embedding？

因為電腦不懂文字意思，只有轉成數字（向量），電腦才能做數學計算，才能比較兩段文字有多像、查詢資料庫、做推薦……等任務。

🚩 誰負責做 embedding？

完成 embedding 的工作，需要靠一些專門訓練好的 語言模型，這些模型經過大量資料訓練，已經學會如何從一段文字抓出語意特徵，再轉成數字向量。

✨ 常見的 embedding 模型有：

• OpenAI text-embedding-ada-002
  ➡ 通用型語言嵌入模型，支援多種語言、效能好、成本低，廣泛應用於各類檢索與推薦。
• Sentence-BERT (SBERT)
  ➡ 特別適合句子或短文的語意比對，因為它的結構就是基於 BERT 調校出來的，專攻語意相似性。
• HuggingFace MiniLM
  ➡ 輕量型嵌入模型，模型體積小、速度快，適合資源有限或邊緣設備場景。

不同模型產生的向量長度不同，可能是：

• 128 維、256 維（小型模型）
• 384 維、768 維（中型模型）
• 1536 維（高精度模型，例如 ada）

🚩 Embedding 的工作流程是什麼樣？

1️⃣ 我們把片段文字（chunk）交給 embedding 模型。

2️⃣ 模型讀完這段文字後，會依據它的內部訓練參數，把文字的語意特徵轉成數字。

3️⃣ 模型輸出一組數字向量。

例如：

一段片段文字：「蘋果是一種水果」

經過 embedding 模型後，可能變成：

[0.12, -0.05, 0.88, 0.33, -0.22, ..., 0.09]

這組向量可能有 384 維、768 維、1536 維，每一維都是一個數字，用來描述該文字的某種語意特徵。

🚩 Embedding 的價值

✅ 每段文字有了自己的數字向量後，不管是哪種語言、哪種表達方式，都可以放進同一個「數字空間」比較。
✅ 像「蘋果是一種水果」和「香蕉也是水果」這兩段話，它們的向量會彼此靠近；
✅ 而「蘋果是一種水果」和「歐洲歷史起源」的向量距離就會很遠。

向量資料庫：儲存向量與對應片段

當我們完成 embedding，把每段文字轉成向量之後，接下來就要考慮一個重要的問題：

👉 這些向量要存哪裡？怎麼存才能讓電腦快速找到最相關的？

答案就是：向量資料庫（Vector Database）

🚩 為什麼需要向量資料庫？

當你資料量小時（例如幾十筆或幾百筆向量），你或許可以用簡單的程式直接比對。

但在真實應用裡，我們可能有：

• 上萬、數十萬、甚至上億筆片段（向量數據）
• 每筆向量都是幾百維甚至上千維數字

👉 這麼龐大的資料，如果用傳統資料庫（SQL、NoSQL）去查詢，速度會慢到無法接受，因為它們不是為高維向量相似度查詢設計的。

所以，我們需要一種專門的資料庫，讓電腦能在這個「高維數字空間」裡快速找出最相近的向量，這就是向量資料庫的用途。

🚩 向量資料庫的核心功能

👉 儲存向量與片段對應

每個向量都會對應到原始的文字片段。當資料庫查到某個向量時，就能馬上找出對應的那段文字。

例如：向量 [0.12, -0.05, 0.88, ...] 對應的是片段「蘋果是一種水果」。

👉 高效相似度查詢

向量資料庫能快速比對「目標向量」與資料庫裡所有向量的相似度，並找到最接近的幾個。

（例如：找出資料庫中語意最接近某個問題的前 10 個片段。）

👉 支援大型、高維數據檢索

向量資料庫針對高維度設計了特殊的索引結構（例如倒排索引、哈希表、樹結構等），即使資料量很大，也能用極快的速度找到相似向量。

🚩 向量資料庫怎麼運作？

1️⃣ 你把向量和原始片段存進資料庫，資料庫會替它們建立高效查找用的索引。
2️⃣ 當使用者提問時，RAG 系統會把問題轉成向量。
3️⃣ 把這個「問題向量」丟到向量資料庫查詢。
4️⃣ 資料庫快速比對出最接近的 N 個向量 → 回傳對應的文字片段。

🚩 常見向量資料庫

✨ FAISS
Facebook 開發的免費開源工具，速度快、彈性大，適合自己架設環境使用。

✨ Pinecone
雲端服務型向量資料庫，不用自己維護硬體，介面友善，可隨業務規模調整資源。

✨ Weaviate
功能多元，可儲存向量與多種結構化資料，支援自然語言查詢。

✨ Milvus
專為超大規模向量資料集設計，適合大型企業或需要儲存上億筆資料的場景。

索引的完整流程小結

索引的目的是：

✅ 把資料預先準備好，讓未來使用者問問題時能快速找到最相關的內容。

✅ 讓資料庫能根據語意去查資料，不是單純比對字面上的字。

索引的完整流程可以分為三大步驟，我們一步步來看：

每個切塊好的片段 → 丟給 embedding 模型 → 得到向量

當我們把文件切塊後（每段文字片段稱為 chunk），接下來要做的第一件事就是：

👉 把這些片段送進 embedding 模型。

💡 embedding 模型的工作：

• 閱讀片段文字（不管是中文、英文還是其他語言）
• 分析這段文字的語意
• 輸出一組數字向量，代表這段文字的意思

📌 舉例：

片段：「蘋果是一種水果」

經過 embedding 模型後，可能變成一組 1536 維的數字向量：

[0.12, -0.34, 0.56, ... 0.09]

每個片段都會有一個自己的向量，向量就是它在語意空間裡的「位置座標」。

向量 + 原始片段 一起存進向量資料庫

向量產生後，我們不只儲存向量，還會一起記錄：

• 對應的片段文字內容
• 片段的出處（例如文件名、章節、段號）
• 可能還會記錄一些標籤或分類資訊（方便後續篩選）

💡 為什麼向量要和原始片段一起存？

因為未來當我們查到向量時，要能立刻找出它是代表哪一段文字，不然電腦只知道一堆數字沒用。

📌 存進資料庫後，每筆資料就像是：

{
  "向量": [...],
  "片段": "蘋果是一種水果",
  "文件": "水果百科.txt",
  "章節": "第1章"
}

向量資料庫還會替這些向量建立高效的查詢索引，方便未來快速查找。

未來使用者提問時，我們只要把問題轉成向量，再去資料庫比對找最接近的片段即可

當使用者問了一個問題，例如：「哪些水果富含維生素C？」

RAG 系統的流程會是：

👉 把問題丟進 embedding 模型，轉成問題向量

問題向量可能是：[0.02, 0.33, -0.12, ...]

👉 資料庫比對問題向量和已存的片段向量

向量資料庫會計算問題向量和資料庫中每個片段向量的相似度（例如用餘弦相似度）。

它會找出語意上最接近的前幾個片段，例如前 10 個。

👉 回傳對應片段給生成模型

資料庫回傳片段文字給語言模型，語言模型根據這些資料生成一個完整答案。

回答階段：檢索（Retrieval）

當資料都已經切塊、轉成向量並存進向量資料庫後，RAG 系統就準備好可以隨時回答使用者的問題了。

接下來，當有人發問時，RAG 會啟動「回答階段」的流程，這個階段主要分為二個步驟：檢索（Retrieval）、重排（Re-ranking）、生成（Generation）。

當使用者問了一個問題時，RAG 的第一步就是「檢索」（Retrieval）：

它的目標是從龐大的資料庫中，快速找到那些和問題語意最接近的片段，提供給生成模型作為回答依據。

整體流程

我們一步步來看檢索的完整運作流程：

使用者輸入問題

例如：使用者問：「哪些水果含有維生素C？」

把問題丟進 embedding 模型 → 轉成問題向量

RAG 系統會用同樣的嵌入模型（如 OpenAI ada、Sentence-BERT、MiniLM 等），把問題轉成一組數字向量。

例如：

[0.02, 0.45, -0.13, ..., 0.33]

這組向量就是該問題在語意空間裡的位置。

拿問題向量去向量資料庫查詢

系統把問題向量送去向量資料庫，去比對資料庫中每個片段向量，目的是找出「語意位置」最接近的片段。

計算相似度，找出最接近的片段

資料庫會用數學公式算出：

👉 問題向量 和 每個資料庫片段向量的相似度（或距離）。

👉 根據計算結果，排序片段，選出前 N 個最相近的片段（例如前 10、15 或 20 個）。

返回片段

這些片段連同它們的原始文字、出處等資訊一起返回，供生成模型後續使用。

🌟 流程總結圖解（純文字版）：

flowchart TD
    A[❓ 使用者問題] --> B[🔄 轉換成向量]
    B --> C[🔍 資料庫搜索]
    C --> D[📊 找出相似片段]
    D --> E[📋 返回前 10 個結果]

    %% 樣式定義
    classDef step1 fill:#ffebee,stroke:#e57373,stroke-width:3px,font-size:14px
    classDef step2 fill:#e3f2fd,stroke:#64b5f6,stroke-width:3px,font-size:14px
    classDef step3 fill:#e8f5e8,stroke:#81c784,stroke-width:3px,font-size:14px
    classDef step4 fill:#fff3e0,stroke:#ffb74d,stroke-width:3px,font-size:14px
    classDef step5 fill:#f3e5f5,stroke:#ba68c8,stroke-width:3px,font-size:14px

    %% 應用樣式
    class A step1
    class B step2
    class C step3
    class D step4
    class E step5

查找方式：向量相似度計算

當問題向量進入向量資料庫後，資料庫的工作就是要判斷：

👉 哪些片段向量跟問題向量「位置」最接近？

這裡的「接近」是指數學意義上的向量接近，而不是字面上的相同。

💡 如何計算接近程度？

當我們已經有了：

• 問題向量（使用者輸入問題轉換而來）
• 資料庫中每個片段的向量

下一步就是要判斷：問題向量跟資料庫每個片段向量，到底誰最像？

這時候資料庫會使用相似度公式，去計算兩向量的接近程度。

🚩 計算公式

資料庫的比對邏輯基本上就是：

similarity(問題向量, 片段向量)

👉 每筆片段向量都會和問題向量做一次相似度計算，得到一個相似度分數。
👉 然後根據分數排序，取出相似度最高的前 N 個片段（例如前 10、15 或 20 個），作為檢索結果。

🚩 相似度公式的目的

👉 這些公式的目的就是量化「語意距離」。
👉 語意越像的兩段文字，它們的向量會「位置靠近」或「方向相似」，公式會給出一個高相似分數或小距離值。

常用的相似度公式有哪些？

餘弦相似度（Cosine Similarity）

衡量兩向量的「方向角度」是否相近，與向量長度無關。

公式：

cosine_similarity(A, B) = (A • B) / (||A|| * ||B||)

其中：

• A • B 是兩向量的點積
• ||A|| 是向量 A 的長度（範數）
• ||B|| 是向量 B 的長度

分數範圍：-1 ~ 1

• 越接近 1：方向越相似（語意越接近）
• 越接近 0：方向不相關
• 越接近 -1：方向相反（語意相反）

✨ 特點：只看方向，不在乎大小，最常用於語意相似比對。

點積（Dot Product）

直接計算兩向量的內積（加權和）。

公式：

dot_product(A, B) = Σ (Ai * Bi)

• 值越大，表示兩向量方向和大小都很接近。

✨ 特點：在向量已歸一化情況下效果接近餘弦相似度。計算速度快，適合大規模檢索。

歐式距離（Euclidean Distance）

衡量兩向量間的直線距離。

公式：

euclidean_distance(A, B) = sqrt(Σ (Ai - Bi)^2)

• 距離越小，表示越接近。

✨ 特點：用在距離感知強的場景，例如圖像特徵比對；高維空間下距離意義會變弱，所以 NLP 中較少用。

🚩 查詢時的工作邏輯

資料庫做的事其實很簡單：

1️⃣ 把問題向量和資料庫每個片段向量，用相似度公式一一算出分數。

2️⃣ 將分數從大到小（或距離從小到大）排序。

3️⃣ 取出分數最高（或距離最小）的前 N 個片段。

回答階段：重排（Re-ranking）

在 RAG 的回答階段，檢索（retrieval）只是第一步，它的工作是從資料庫裡快速找出前 10～20 個「大致相關」的片段，這是一種粗篩。

但粗篩後的片段不見得每個都真正有用，因為檢索階段的比對是基於向量相似度公式（像餘弦相似度、點積等），這些數學計算只看向量間的位置或角度，無法真正理解語意的細節。

因此我們需要第二層精緻化處理，這就是 重排（Re-ranking）。

重排的流程與原理

1️⃣ 檢索後的資料進入重排階段

我們已經有了一批「初選片段」，例如檢索階段找出的前 10～20 個片段。

2️⃣ 使用 cross-encoder 模型對每個片段進行更細緻比對

不同於檢索時只看向量距離，cross-encoder 模型會把「問題」和「片段」作為一對輸入，放入同一個模型裡一起運算。

👉 cross-encoder 的運作方式：

• 模型同時讀取問題和片段，讓它「理解」兩者語意上的關聯程度。
• 模型會直接輸出一個關聯分數（例如 0 到 1 或 0 到 5），表示片段跟問題有多契合。

3️⃣ 根據關聯分數排序，挑出最有用的片段

模型對每對「問題-片段」給出分數後，系統會重新排序，把最關聯、最有價值的 3～5 個片段選出來，交給生成模型作答。

為什麼需要重排？

✅ 檢索速度快，但可能不準

檢索只用數字計算（像向量距離），可能找出一些實際上不那麼相關的片段（例如語意有微妙不同但向量接近）。

✅ 重排可以精準比對語意

重排的 cross-encoder 能讀懂語意、上下文、語境，選出真正有幫助的片段。

檢索 vs 重排 的差異

回答階段：生成（Generation）

完成檢索和重排後，RAG 系統已經準備好最關聯的資料片段。

接下來的任務，就是讓生成模型根據這些資料，寫出一個完整、自然、可信的答案。

生成的完整流程

1️⃣ 輸入組合

在生成階段，我們會把以下資料一起交給生成模型：

• 使用者的問題
• 重排後選出的 3～5 個最佳片段（取決於設定）

這些片段通常是語意上與問題最相關、最有助於回答的資料。

2️⃣ 語言模型生成答案

語言模型（如 GPT、BERT、T5 等）接收到問題與資料後，會：

👉 一邊讀問題，一邊讀資料片段

👉 參考片段中的資訊，理解語意、邏輯與細節

👉 組成一段完整的回答，語氣自然、語意通順，而且資料有根據

例如：

問題：「哪種水果含有維生素C？」

資料片段：「橘子富含維生素C，是常見的補充來源。」

生成模型輸出答案：「橘子是富含維生素C的水果，日常飲食中常被用來補充這種營養素。」

3️⃣ 模型的任務

在生成階段，模型的任務不只是「寫一段好聽的話」，而是：

✅ 結合片段資料，根據事實組織答案

✅ 讓答案邏輯清楚、自然易懂

✅ 保持語境一致，避免胡亂編造

為什麼要生成這一步？

✅ 單純把片段原文回傳給使用者，可能語意跳躍、斷裂，不易閱讀。

✅ 生成模型能把多個資料片段的重點串起來，用流暢自然的語句呈現完整答案。

✅ 這也是 RAG 系統比純檢索系統更強大的地方：它能理解資料、整合資料、產生高品質答案。

很好，你的內容架構已經很完整了，我來幫你把這段寫得更詳細、層次更豐富，讓初學者或非技術讀者也能深刻理解 RAG 的應用、優勢與挑戰，以及它對生成式 AI 的影響。

RAG 的應用場景

RAG（Retrieval-Augmented Generation）因為能讓 AI「先查資料再作答」，因此在很多需要準確性、即時性、或專業知識支撐的領域中發揮巨大價值。

以下是常見的應用情境：

問答系統

• 企業內部問答：員工可對內部文件、政策、流程手冊發問，RAG 能快速定位相關片段並生成精準答案。
• 客服聊天機器人：幫助客服自動回應使用者問題，答案根據公司文件庫或 FAQ 知識庫檢索後生成，不必死背答案。
• 法律/醫療問答：讓 AI 能基於最新法律條文、醫療指南回答問題，而不是憑訓練時學到的舊資料。

文件摘要與分析

RAG 可針對一大批文件：

• 快速定位與使用者需求相關的內容。
• 結合檢索結果，生成簡明摘要或初步分析。
• 常見於企業內部報告處理、政策文件解讀、項目資料分析等場景。

學術與研究助理

研究人員面對大量文獻時，RAG 可：

• 根據研究問題快速找出最相關的文獻段落。
• 結合這些片段，生成初步分析或研究綜述的草稿。
• 減少人工篩選資料的負擔，加速研究進度。

即時新聞解讀

在新聞、媒體領域：

• RAG 能即時檢索最新新聞資料。
• 根據最新事件生成新聞摘要或評論。
• 幫助讀者或編輯快速掌握事件脈絡、產生深度解讀。

RAG 的優勢與挑戰

RAG 的技術雖強大，但也有值得關注的挑戰與限制。以下是更完整的說明：

優勢

✅ 結合即時資訊

RAG 可以在不重新訓練大型語言模型的情況下，透過更新檢索資料庫，讓生成的內容即時引用最新的資料。

這對於快節奏、資料變化頻繁的領域特別重要（例如法律、醫療、金融）。

✅ 答案更具參考依據

RAG 回答時會基於檢索到的資料，因此可以附帶來源片段或出處，幫助使用者自行判斷答案的可靠性，也增加回覆的透明度。

✅ 彈性高、易於維護

RAG 的知識庫可以隨時更新資料，AI 不需要重新訓練整個模型，只要更新資料庫就能立即提升答案的準確度與時效性。

挑戰

⚠ 資料庫品質決定答案品質

RAG 的表現高度依賴資料庫的完整性和正確性。

如果資料庫內容過時、錯誤、或不完整，那麼生成的答案即便語言流暢，也可能是錯誤或不夠精準的。

⚠ 效能與速度的平衡

RAG 包含「檢索」和「生成」兩個階段。

• 檢索階段需要查資料庫。
• 生成階段要組織答案。
  這意味著處理速度通常會比純生成（例如直接用 GPT）慢一些，尤其在大型資料庫中。

⚠ 資料安全性

如果資料庫中包含敏感數據（例如公司內部機密、個人資料），如何防止未授權存取、如何在生成答案時避免洩漏機密，都是需要考慮的重要問題。

小結：RAG 如何改變生成式 AI？

RAG 是生成式 AI 的重要進化。

✅ 它讓 AI 不再只是「會說話」，而是「說話有根據」。

✅ 它讓 AI 能像人一樣，遇到不懂的問題先去查資料，再組成回答。

✅ 它特別適合需要高準確度、需要最新資料的應用，例如：

• 法律諮詢
• 醫療輔助決策
• 企業內知識管理
• 專業客服系統

RAG 為生成式 AI 開啟了一條實用又安全的路徑，把資料庫的可靠性與生成模型的語言能力結合起來，實現更強大、更可信的 AI 回答系統。