結合你的資料：RAG 應用實戰，讓 AI 幫你讀懂公司內部知識
大語言模型（LLM）雖然強大，但不能「憑空」了解你公司內部的文件與流程。如果你希望 AI 回答準確、符合公司語境，就必須導入一套關鍵技術：RAG。
RAG（Retrieval-Augmented Generation） 是目前企業導入 AI 的核心架構之一，它讓 AI 能夠先「查資料」，再「回答問題」，等於幫你打造出真正懂你公司的 AI 助理。
什麼是 RAG？為什麼重要？
大語言模型本身無法記住你內部的 PDF、文件、簡報、SOP。RAG 架構則是：
- 將內部資料做成語意向量（Embedding）
- 用使用者的問題查詢最相關的內容（Retrieval）
- 再用這些內容作為上下文，讓 AI 產出答案（Generation）
這種方式能讓回答更準確、符合事實，並避免 LLM 自行編造。
實務應用場景
- 內部知識庫助理：將客戶紀錄、合約條文、操作手冊等轉為語意資料庫，讓 AI 回答查詢
- 客服支援：AI 回覆 FAQ 不再只靠訓練，而是直接查詢內部文件回答
- 技術支援：工程師或 PM 用自然語言查詢 SOP、錯誤對應方式
- 業務支援：AI 自動比對產品資料，生成報價草稿或合約條款說明
RAG 系統架構設計範例
- 資料來源整理（PDF、DOCX、TXT、Notion、Google Drive）
- 文件切割（Chunking）與 Embedding
- 建立向量資料庫（如 FAISS / Weaviate / Qdrant / Milvus）
- 接上查詢邏輯與 API（如 LangChain / LlamaIndex）
- 將結果串接至 LLM 模型並建立問答介面
常見挑戰與建議
- 文件品質參差不齊 → 需做資料清洗與欄位標記
- 文件更新頻繁 → 需設計自動同步機制
- 使用者不懂問法 → 可設計提示範例與可視化查詢介面
- 安全問題 → 可做權限控管與訊息遮罩
恩梯科技如何協助企業建置 RAG 系統？
恩梯科技 協助企業從內部知識庫出發，打造實用的 AI 智能問答系統：
- 內部資料收斂、分類、斷句與語意轉換
- 建立私有化語意資料庫與向量系統
- 串接 GPT / Claude / LLaMA 等模型
- 建構可搜尋、可問答、可追蹤的前端介面
- 提供教育訓練，協助部門落地應用
不是讓 AI 自行發揮，而是讓它成為你的文件閱讀機器。
