RAG 技術全解析：讓 AI 說出你的企業知識
檢索增強生成（Retrieval-Augmented Generation，RAG）是目前企業導入大型語言模型（LLM）最主流的架構之一，解決了 LLM 訓練資料有截止日期、缺乏企業私有知識，以及容易產生幻覺（Hallucination）等核心問題。
RAG 的基本流程是：將企業文件分割（Chunking）並轉換為向量（Embedding），儲存在向量資料庫（如 Pinecone、Chroma、pgvector）中；當用戶提問時，系統先從向量庫中語意搜尋最相關的文件片段，再將這些片段作為上下文（Context）注入 LLM 的 Prompt 中，引導模型生成準確且有依據的回答。
進階技術包含 HyDE（假設文件嵌入）、多路由查詢、重排序（Re-ranking）等，可進一步提升召回精準度。評估 RAG 系統品質常用 RAGAS 框架，分別衡量忠實度（Faithfulness）與答案相關性（Answer Relevancy）。
