什麼是 RAG (檢索增強生成)？

RAG（Retrieval-Augmented Generation）是一種結合“檢索”和“生成”技術的方法。傳統的生成模型依賴大語言模型本身的知識來生成回應，因此無可避免會產生所謂的“AI幻覺”，而 RAG 則在生成回應之前，先從特定的知識庫中檢索相關資訊，並且將這些資訊作為生成的參考依據。這樣的方式不僅提升了生成內容的準確性和相關性，還能有效地保護隱私數據。

想要擁有黃仁勳天天在用的AI搜尋引擎，但又不想忍受AI胡說八道？！就讓Gufo生態系幫您實現企業專屬的 搜“答案”引擎

GufoRAG是一套Advanced-RAG（進階檢索增強生成）的解決方案，採用Hybrid Search策略，可以利用Gufonet結合生成式AI，打造企業專屬的搜尋“答案”引擎，不僅可以避免AI資料幻覺，追溯答案的參考依據，還可以根據業務執行的實際應用情境，搭配可彈性選擇的雲端或落地LLM，真正實現落地專屬企業搜尋引擎，不用再擔心企業資料非得上雲。

解密RAG ① 優點
▌節省成本又能有效：相較於重新訓練一個AI模型，RAG能以更低的成本提升AI的知識和能力。
▌精確控制資料來源：可以控制 AI使用的參考資料來源，確保安全和準確，打造可被信任的生成式AI應用服務。
▌實現純粹落地應用：以存放在地端的企業私有知識，搭配可落地的LLM，可以實現純粹落地的應用架構，確保資料安全的機敏性。

解密RAG ② 應用場景
▌智能問答系統：理解提問意圖，依照意圖尋找合適的素材（如：企業內部的KM知識庫），生成結構化且合乎情境的答案。
▌文章內容摘要：依照用戶所需的切入觀點，生成簡潔且準確的文章摘要，結合Prompt Engineering近一步產出更貼近需求的摘要。
▌新聞稿/題庫/行銷文件/年報內容產生器：透過用戶指定的素材庫，甚至可進一步執行篩選或指定語言，生成資訊豐富的文案內容。

解密RAG ③ 必須面對的課題
➜選我！選我！可仰賴專業團隊的經驗來協助您克服 
▌內容提取正確性：參考素材的儲存形式，高度影響檢索及生成的品質，從最早的純文字發展到各種結構化資料和多模態。
▌索引創建有效性：包括參考素材應如何進行Chunking和資料清洗。
▌檢索召回準確性：檢索準確性會影響最終的結果，包括如何搭配Hybrid Search和採用何種Rerank策略。
▌LLM本身的限制：建議依照應用情境選擇合適的LLM，實際可運用的Prompt與可接受上下文長度以及回應速度，與搭配運用的大語言模型密切相關。