RAG：給人工智慧自己的知識
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Quick Answer
如何打造一個了解您的業務、您的文件、您的產品的人工智慧，而無需花費數百萬美元對其進行重新培訓？答案是一種稱為 RAG 的巧妙技術。這是大多數客製化人工智慧助理背後的秘密，而且這個概念非常簡單，任何人都可以理解。
💡 把它想像成…
一個普通的法學碩士是一個聰明的學生憑記憶回答——有時是猜測。 RAG 為該學生提供一本打開的筆記簿，供學生在回答之前查閱。它會尋找相關頁面，然後根據實際找到的內容進行回答。
RAG解決的問題
法學碩士只知道在培訓期間學到的內容——它不知道您的私人文件、最近的資訊或特定數據。根據您的數據重新訓練它的成本非常昂貴。 RAG 成本低廉地解決了這個問題：您無需更改模型，而是在提問時為其提供正確的資訊。
RAG 的工作原理
當你提出問題時，系統首先會在你的文件中搜尋最相關的內容，然後將這些內容與你的問題一起交給人工智慧，並指示它根據這些內容進行回答。人工智慧會讀取您的實際內容並做出回應——基於您的數據，而不僅僅是其訓練。
為什麼它如此有用
RAG 可讓您建立了解您的特定知識（公司手冊、產品目錄、法律文件、個人筆記）、保持最新狀態（只需添加文件）、減少幻覺（它從真實來源回答）並讓您的資料處於您的控制之下的人工智慧 - 尤其是使用本地模型。
如何建構它
您不必從頭開始建立它 - 許多工具和框架都提供開箱即用的 RAG，並且當您將文件「上傳」到自訂助理時，無程式碼平台會包含它。在幕後，它使用「向量資料庫」來尋找相關內容，但您可以在不了解內部結構的情況下使用它。
🔑 重點
RAG（檢索增強生成）使 AI 從您的文件中做出回答，無需進行昂貴的再培訓：它會在您的內容中搜尋相關內容，並將其提供給 AI 進行回答。它為大多數客製化人工智慧助理提供支援——保持答案接地氣、最新且私密，尤其是對於本地模型。
為什麼這對您很重要
RAG 是亞洲企業和創作者以經濟實惠且私密的方式構建了解其特定知識的人工智慧的實用鑰匙。與本地模型結合，它可以讓您部署自訂的資料感知助手，而無需將敏感資訊傳送到外部雲端。
常見問題
RAG 代表什麼？▼
檢索增強生成。它使人工智慧檢索您自己文件的相關部分並根據它們產生答案 - 因此人工智慧可以使用您的特定知識而無需重新訓練。
RAG 與訓練 AI 有何不同？▼
訓練改變了模型本身（昂貴、緩慢）。 RAG 保持模型不變，而是在提問時向其提供相關文件——便宜得多，可立即更新（只需添加文件），並且更容易保密。
我需要編寫程式碼才能使用 RAG 嗎？▼
不一定——當您將文件「上傳」到自訂助理時，許多無程式碼平台都包含 RAG，並且框架開箱即用地提供它。您可以在不了解向量資料庫等技術內部原理的情況下使用它。