作者 | 鱷叔

你可能聽過 GPT、BERT 這些高大上的名詞，但今天要聊的是一個更 “接地氣” 的技術：RAG（Retrieval-Augmented Generation，檢索增強生成）。

簡單來説，RAG 就像那個考試時可以 “開卷” 的學霸，既會查資料，又能靈活作答，不再只靠死記硬背！

01 RAG 是什麼？

RAG 的核心就是：讓 AI 學會查資料，再用查到的內容回答問題。

傳統的生成式 AI，比如 ChatGPT，雖然聰明，但就像 “閉卷考試” 的學霸，回答全靠 “腦子裏存的東西”（訓練好的模型參數）。而 RAG 不同，它結合了兩個技能：

1. 檢索能力（Retrieval）：像百度、Google 那樣，隨時從外部知識庫中搜索信息；

2. 生成能力（Generation）：像 GPT 那樣，用自然語言把答案表達出來。

兩者一結合，就成了 “檢索 + 生成” 的雙劍合璧，讓 AI 不僅有知識，還能靈活運用。

02 RAG 的工作原理

簡單來説，RAG 的工作分三步走：

1. 問題來了，先搜一搜

你問 RAG 一個問題，它會先去外部知識庫（比如維基百科、你的公司文件夾）搜相關內容。

2. 知識到手，加工一下

找到的內容可能很雜亂，它會像個文字編輯一樣，挑選、整理有用的信息。

3. 生成答案，妙筆生花

最後，它用生成式模型把答案編成一段通俗易懂的文字給你。

可以想象一下：RAG 像一個超級記者，先查資料，然後寫稿，還能根據你的問題定製回答。

03 RAG 的優點

1. 信息更實時

普通 AI 是 “固化知識”，模型一訓練好，後面的知識更新就靠不住了。RAG 不同，它隨時能查新資料，時刻保持知識 “在線”，比如今天的新聞、剛發佈的論文都不在話下。

2. 更專業、更精準

你問它一個專業問題，它可以直接連通某些特定的數據庫或文件夾，回答更靠譜。比如企業用 RAG 來做客服，能讓 AI 查閲內部手冊，提供更符合企業規定的答覆。

3. 輕鬆減負，更高效

RAG 不需要把所有知識都塞進 “腦子” 裏，只需要一個精簡的生成模型和一個超大的知識庫。這樣訓練成本更低，還能適應多種場景。

04 RAG 的應用場景

RAG 簡直是各行各業的萬金油：

• 企業客服：

企業的知識庫往往龐大複雜，包含產品信息、服務流程、常見問題解答等。RAG 可以幫助客服 AI 快速檢索知識庫，無論是客户詢問產品功能、使用方法，還是售後問題，都能準確回答。

比如一家電子產品製造企業，其客服 AI 使用 RAG 技術，當客户詢問某新款平板電腦的電池續航時間以及充電注意事項時，AI 能迅速從產品手冊知識庫中找到相關內容並回答。

• 法律諮詢：

法律領域的知識體系龐大且更新頻繁，法律法規、案例解析等內容眾多。RAG 技術可使法律 AI 助手更加強大。律師在處理案件時，可以利用搭載 RAG 技術的系統，快速檢索相關法律條文、過往類似案例的判決依據。

比如在處理一個知識產權糾紛案件時，律師通過輸入關鍵信息，系統利用 RAG 從法律數據庫、案例庫中查找最新的知識產權相關法律規定和相似案例的處理方式，為律師提供參考，提高辦案效率和準確性。

• 醫療診斷：

醫療行業對知識的準確性和時效性要求極高。醫生在診斷過程中，需要參考大量的醫學文獻、臨牀指南等。RAG 技術能幫助醫療 AI 系統快速從醫學知識庫中檢索信息。

比如當醫生遇到一種罕見病的病例時，通過輸入症狀等關鍵信息，醫療 AI 利用 RAG 在最新的醫學研究文獻庫、臨牀數據庫中搜索相關資料，包括可能的病因、診斷方法、治療方案等，輔助醫生做出更準確的診斷。

• 教育領域：

在教育領域，RAG 可以成為教師和學生的好幫手。對於教師而言，在備課過程中可以利用 RAG 技術查找教學資源、參考其他教師的教學案例和方法。對於學生來説，它就像一個隨時在線的百科全書。

比如學生在學習歷史課程時，對某個歷史事件的背景、影響有疑問，通過向教育 AI 提問，AI 利用 RAG 在歷史知識庫中檢索相關資料，為學生提供詳細的解答。

想象一下，以後你問 AI：“2024 年雙 11 的銷售額是多少？” 它秒查新聞後回答你，比同事還懂最新行情！

05 用一個梗總結 RAG

RAG 就像那種上學時的 “開卷小天才”——會查資料，還會加工。你問它：“地球為什麼是圓的？” 它不僅能解釋地球的形狀，還會告訴你亞里士多德是怎麼證明的、後來的科學家又做了哪些實驗！

普通 AI 是 “閉卷死背黨”，但 RAG 就是 “開卷活學王”。而且，RAG 不止會查，還會用它那 “口吐蓮花” 的能力，把知識説得讓你拍案叫絕。

06 RAG 會如何改變世界？

RAG 的潛力遠不止目前這些。

未來它可能會成為每個人的私人顧問，幫我們解決生活、工作中的各種問題。從法律到健康，從教育到娛樂，RAG 能為我們帶來更智能、更貼心的服務。

所以，RAG 其實是 AI 界的 “工具人之王”，既有頭腦又有技能，未來必定大有可為！

鱷叔想説：

有了 RAG，以後寫文章再也不用自己查資料了。什麼？你説這篇文章是用 RAG 技術寫的？哈哈，絕對不是，我可是 “開卷考試” 的人類版啦！