RAG (Retrieval-Augmented Generation) 是什麼？優勢、挑戰與行銷應用解析

Retrieval Augmented Generation (RAG) 作為一種新興的 AI 技術，結合了傳統資訊檢索系統和生成式大型語言模型 (LLM) 的能力，為行銷人員開啟了內容生成的新篇章。然而，任何新技術的應用都伴隨著挑戰，RAG 也不例外。本文將深入探討 RAG 在實際應用中可能面臨的挑戰，並為行銷人員提供解決方案，使其能更有效地運用 RAG 技術撰寫文章和報告。

一、RAG 的特性

二、為何使用RAG

三、RAG 的挑戰

資訊準確性和可靠性
資訊來源的選擇
內容生成的可控性
資訊更新的即時性
上下文限制
答案提取錯誤
格式錯誤
特異性不正確
建置和維護整合
設定輸出以包含來源
存取敏感資料
Retrieval Speed and Efficiency
成本和複雜性

RAG 挑戰與解決方案總覽

一、RAG 的特性

RAG 是一種 AI 架構，它透過從外部知識庫中提取相關資訊，來增強 LLM 的輸出。 1 RAG 不僅依賴 LLM 預先訓練的知識，還會參考外部資料來源，例如維基百科、學術期刊或公司內部文件，以生成更準確、更相關的內容。 RAG 的發展可以追溯到 1970 年代，當時資訊檢索領域的研究人員開始研發「問答系統」，這些應用程式使用自然語言處理 (NLP) 來存取特定主題的文字資料，例如棒球。這些早期的嘗試奠定了 RAG 技術的基礎。

RAG 與語義搜尋的關係密不可分。語義搜尋側重於理解搜尋意圖和上下文，以提高搜尋結果的相關性。RAG 則更進一步，將檢索到的資訊整合到 LLM 的生成過程中，使生成的內容更準確、更符合上下文。兩者相輔相成，共同提升 AI 應用程式的效能。

RAG 的運作過程通常包含以下步驟：

建立外部資料： 將 LLM 原始訓練資料集之外的新資料稱為外部資料，這些資料可以來自多個來源，例如 API、資料庫或文件庫。
檢索相關資訊： 使用者查詢會被轉換為向量表示，並與向量資料庫中的向量進行匹配，以找到最相關的資訊。
增強 LLM 提示： RAG 模型透過新增相關的檢索資料來增強使用者輸入（或提示）。
更新外部資料： 透過自動化的即時流程或定期批次處理，非同步更新文件並更新文件的嵌入表示，以確保檢索到的資訊是最新的。

二、為何使用RAG

相較於傳統的 LLM 或微調基礎模型，RAG 具有以下優勢：

存取最新資訊： LLM 受限於其預先訓練的資料，而 RAG 可以存取最新的外部資訊，因此可以生成更及時、更準確的內容。
事實基礎： RAG 可以透過參考可靠的資料來源來減少 LLM 產生錯誤資訊的可能性，研究顯示 RAG 模型的幻覺率 (hallucination rate) 比傳統生成模型降低了 30%。
提高透明度： RAG 可以提供資訊來源，讓使用者可以驗證內容的準確性。
降低成本： RAG 可以讓企業無需重新訓練 LLM 即可使用特定領域的知識，從而降低 AI 應用的成本。相較於重新訓練或微調基礎模型，RAG 是一種更經濟有效的方法，可以將新資料引入 LLM。

三、RAG 的挑戰

儘管 RAG 擁有許多優勢，但在實際應用中仍面臨一些挑戰：

1. 資訊準確性和可靠性

如何確保 RAG 生成的內容是正確且可靠的？ [研究步驟 2(a)] 這是 RAG 最重要的挑戰之一。由於 RAG 依賴外部資料來源，因此資料來源的品質會直接影響生成內容的準確性。如果資料來源包含錯誤、過時或有偏差的資訊，RAG 就可能生成不可靠的內容。此外，即使檢索到的文件相關，LLM 也可能難以過濾掉不相關的細節，或者強調錯誤的資訊，導致輸出不準確。另一個問題是，檢索到的上下文可能包含相互矛盾的資訊，這會誤導 LLM 並導致產生不準確的輸出。

解決方案：

使用可靠的資訊來源： 選擇經過驗證的、可信賴的資料來源，例如學術期刊、政府網站或專業機構的報告。
進行事實查核： 在使用 RAG 生成的內容之前，務必進行事實查核，以確保資訊的準確性。可以使用多種方法進行事實查核，例如：
交叉比對不同來源的資訊。
查閱原始資料或文件。
諮詢領域專家。
使用 Cleanlab 的 TLM 工具： Cleanlab 的 TLM 工具可以自動標記文件並提供可信度分數，幫助確保資料來源的品質。
建立可靠的知識庫： Fluid AI 的知識庫可以整合各種資訊，包括私人和即時資料，並支援多種檔案格式，例如 PDF、TXT、CSV、JSON、DOCX 等，甚至可以貼上網頁或 YouTube 連結。

2. 資訊來源的選擇

如何選擇合適的資訊來源，以確保 RAG 生成的內容是相關且有價值的？選擇資訊來源時，需要考慮以下因素：

相關性： 資訊來源必須與生成內容的主題相關。
完整性：資訊來源應涵蓋主題的各個方面，提供全面的資訊。
即時性：資訊來源應包含最新的資訊，尤其是在快速變化的領域。
準確性：資訊來源必須準確可靠，避免包含錯誤或偏差的資訊。
無偏差：資訊來源應避免包含任何形式的偏見，例如性別、種族或文化偏見。
PDF 文件的處理：由於 PDF 文件的排版和格式不一致，因此需要使用複雜的解析邏輯才能提取資訊。

解決方案：

明確定義內容生成的目的和目標受眾： 在選擇資訊來源之前，需要先明確內容生成的目的和目標受眾，以便選擇最相關和最有價值的資訊。
評估不同資料來源的品質： 可以使用多種指標來評估資料來源的品質，例如：
- 資料來源的權威性：資料來源是否來自可信賴的機構或個人？
- 資訊的準確性：資訊是否經過驗證？
- 資訊的完整性：資訊是否涵蓋主題的各個方面？
- 資訊的即時性：資訊是否是最新的？
使用多個資料來源： 可以結合多個資料來源來生成更全面、更客觀的內容。
使用適當的檢索技術： 可以使用不同的檢索技術來找到最相關的資訊，例如語義搜尋、關鍵字搜尋或混合搜尋。

3. 內容生成的可控性

如何控制 RAG 生成的內容，以確保其符合預期的風格和語氣？ [研究步驟 2(c)] 雖然 LLM 本身具有生成多樣化內容的能力，但 RAG 的目標是透過結合外部知識和提示工程技術，進一步提高對生成內容的控制力，使其更符合預期。

解決方案：

使用適當的提示和參數： 可以使用不同的提示和參數來引導 RAG 生成符合預期的內容。例如：
- 使用少量學習 (few-shot learning) 提供一些範例，讓模型學習預期的風格和語氣。
- 使用思維鏈 (chain-of-thought) 提示，鼓勵模型逐步解析其回應，提高透明度和準確性。
- 使用提示鏈 (prompt chaining) 將複雜的查詢分解成多個步驟，引導模型生成更精確的回應。
微調 LLM： 可以根據特定領域的資料對 LLM 進行微調，使其更適合生成特定風格和語氣的內容。
使用後製編輯： 在 RAG 生成內容之後，可以進行後製編輯，以確保內容符合預期。

4. 資訊更新的即時性

如何確保 RAG 生成的內容是基於最新的資訊？ [研究步驟 2(d)] 外部資料來源的資訊可能會過時，這可能會導致 RAG 生成的內容不準確。

解決方案：

定期更新資訊來源： 需要定期更新外部資料來源，以確保 RAG 可以存取最新的資訊。可以透過自動化的方式或手動的方式來更新資訊來源。
監控 RAG 生成的內容品質： 需要監控 RAG 生成的內容品質，並及時發現和解決任何問題。可以使用多種指標來監控內容品質，例如：
- 準確性：內容是否準確？
- 相關性：內容是否與主題相關？
- 清晰度：內容是否清晰易懂？
- 一致性：內容是否與品牌風格一致？
使用即時更新的資料庫： 可以將 RAG 與即時更新的資料庫整合，例如新聞資料庫或社群媒體動態。
使用增量更新： 可以使用增量更新的方式來更新外部資料，例如只更新新增或修改的內容，以提高效率。

5. 上下文限制

LLM 的 token 限制在處理大型資料集時會造成問題。當檢索到大量文件時，整合過程可能會截斷重要資訊，導致模型的輸入不完整或包含雜訊。例如，如果教育 RAG 系統的任務是總結課程內容，但上下文超過 token 限制，則可能會排除課程大綱中的關鍵章節。這種截斷會降低生成回應的品質。

解決方案：

優化分塊策略： 建立平衡且上下文一致的資訊片段，以確保重要資訊不會被截斷。
實施上下文過濾和整合技術： 在將資料傳遞給 LLM 之前，先濃縮和排序最相關和最高品質的資訊。

6. 答案提取錯誤

即使相關文件包含在上下文中，LLM 也可能難以過濾掉不相關的細節，尤其是在多個來源包含矛盾或雜訊資訊的情況下。例如，客戶支援 RAG 系統可能會同時檢索到過時的政策和目前的政策，導致 LLM 生成令人困惑或不正確的回應。

解決方案：

清理來源資料： 確保來源資料的品質，例如移除重複的項目、不相關的資料，並清理格式問題。
改進整合過程： 在資訊到達 LLM 之前，先過濾掉不相關或矛盾的資訊。
測試和微調提示： 引導 LLM 注意上下文中最重要的部分。

7. 格式錯誤

某些問題需要結構化的回應，例如清單、表格或特定的項目符號。如果 LLM 不遵循這些格式要求，回應的可用性就會降低。例如，如果使用者要求「列出 5G 技術的主要功能」，但 LLM 提供的是敘述性段落而不是簡潔的清單，則回應難以解析，使用者可能需要手動提取功能。

解決方案：

在提示中明確說明格式要求： 清楚地指示 LLM 以特定的格式生成回應。
使用後製編輯： 在 RAG 生成內容之後，可以進行後製編輯，以確保內容符合預期的格式。

8. 特異性不正確

有時，RAG 系統難以達到與查詢匹配所需的特定程度。系統可能會返回過於籠統或過於詳細的答案，導致與使用者預期的資訊深度不符。例如，對於查詢「簡要概述氣候變遷對農業的影響」，系統可能會檢索大量的研究論文，並提供過於詳細的技術性回應，而不是簡要的摘要。

解決方案：

在提示中明確說明所需的特定程度： 清楚地指示 LLM 提供簡要概述或詳細說明。
使用後製編輯： 在 RAG 生成內容之後，可以進行後製編輯，以調整內容的特定程度。

9. 建置和維護整合

為了讓 LLM 存取第三方資料，需要與相關的第三方資料來源建立連接。這需要建置和維護整合，例如螢幕截取器或 API 連接，這需要大量的技術資源。

解決方案：

使用統一 API 解決方案： 使用 Merge 等統一 API 解決方案，可以輕鬆地存取 LLM 所需的資料，並簡化整合的建置和維護。
評估整合的成本和效益： 在建置整合之前，需要評估其成本和效益，並確保其符合預算和需求。

10. 設定輸出以包含來源

為了幫助使用者信任 LLM 的輸出並進一步探索答案，可以在輸出中附加用於生成特定輸出的特定資料來源。然而，將正確的來源新增到任何輸出中可能會很複雜。

解決方案：

使用 LLM 正確識別來源： LLM 需要能夠正確識別每個輸出的來源，如果使用多個來源，這可能會更加困難。
將來源放置在適當的位置： LLM 需要將來源放置在輸出中不會干擾文字流暢性的部分。
明確來源與輸出之間的關係： 如果使用多個來源，LLM 需要明確表示來源與其生成輸出之間的關係。

11. 存取敏感資料

某些第三方來源可能包含個人身份資訊 (PII)。如果在存取和處理這些敏感資料時沒有採取適當的預防措施，可能會違反 GDPR 或 HIPAA 等隱私法律和法規。

解決方案：

實施資料隱私和安全措施： 在存取和處理敏感資料時，需要實施適當的資料隱私和安全措施，例如資料加密、去識別化和存取控制。
遵守相關法規： 確保 RAG 系統符合 GDPR、HIPAA 等相關法規。

12. Retrieval Speed and Efficiency

檢索操作的速度會影響回應生成的速度。以下因素可能會影響檢索速度：

資料來源的大小： 資料來源越大，檢索所需的時間就越長。
網路延遲： 網路延遲會影響檢索速度。
查詢數量： 檢索系統需要執行的查詢數量越多，檢索所需的時間就越長。
不完整的輸出： 模型返回的答案可能不完整，遺漏了知識庫中的一些相關資訊。
資料提取的可擴展性： 大量的資料可能會使提取管道過載，影響系統有效管理和處理資料的能力。

解決方案：

優化檢索系統： 可以使用多種方法來優化檢索系統，例如：
- 使用更高效的搜尋演算法。
- 優化資料庫索引。
- 使用快取機制。
使用更強大的硬體： 可以使用更強大的硬體來提高檢索速度，例如具有更多記憶體和處理能力的伺服器。
監控檢索速度： 需要監控檢索速度，並及時發現和解決任何效能問題。

13. 成本和複雜性

實施 RAG 系統的成本和複雜性可能會很高。建置 RAG 系統需要強大的檢索系統和能夠輕鬆整合檢索資訊的模型，這可能會消耗大量資源。此外，並非所有資料來源都容易存取或負擔得起，這對較小的組織來說可能是一個障礙。

解決方案：

平衡準確性和效能： 在設置檢索時，需要平衡準確性和效能，找到在不影響速度的情況下設置檢索的方法。
選擇合適的工具和框架： 選擇適合需求和預算的工具和框架，例如 LangChain 或 NVIDIA NeMo Retriever。
逐步實施： 可以從較小的專案開始，逐步擴展 RAG 系統的規模。

四、RAG 技術

RAG 技術種類繁多，以下列出幾種常見的技術：

密集檢索 (Dense retrieval)： 使用向量嵌入來搜尋語義相似的文件。
重新排序 (Reranking)： 評估檢索到的文件，並根據其相關性進行排序。
多步驟推理 (Multi-step reasoning)： 將複雜的查詢分解成多個步驟，並逐步生成回應。

五、行銷人員的應用策略

行銷人員可以運用 RAG 技術來提升內容生成的效率和品質，例如：

個人化行銷活動： RAG 可以根據客戶的資料和偏好生成個人化的電子郵件或廣告文案。例如，行銷團隊可以使用 RAG 來分析最新的社群媒體趨勢，使他們能夠根據當前的消費者興趣來調整他們的訊息。
內容優化： RAG 可以根據最新的資訊來優化現有的內容，例如產品說明或部落格文章。
客戶支援： RAG 可以生成準確且相關的回覆來回答客戶的問題，提升客戶滿意度。
SEO 優化： RAG 可以生成符合 SEO 規範的內容，提升網站的搜尋排名。

六、成功案例

一些企業已經成功地將 RAG 應用於行銷領域，例如：

旅遊公司： 使用 RAG 建立基於客戶偏好和過去搜尋的個人化旅遊行程，進而提升客戶參與度和轉換率達 30% 和 20%。
零售品牌： 使用 RAG 自動生成數千種商品的產品說明，節省時間並確保所有說明都準確且引人入勝。
金融服務公司： 使用 RAG 分析客戶查詢和回饋，以識別趨勢和模式，幫助行銷人員做出更明智的決策。

七、結論

RAG 作為一種強大的 AI 技術，能協助行銷人員生成更準確、更相關、更具吸引力的內容。然而，RAG 也面臨一些挑戰，例如資訊準確性、資訊來源選擇、內容生成可控性和資訊更新即時性。 9 行銷人員需要了解這些挑戰，並採取適當的措施來解決這些問題，才能充分發揮 RAG 的潛力。在選擇 RAG 或微調等方法時，需要考慮多種因素，例如問題的多樣性、降低幻覺的需求以及領域適應的速度。

展望未來，RAG 技術的發展將持續推動 AI 領域的創新。隨著模型架構和訓練方法的進步，RAG 系統將變得更加精確、高效和可靠。此外，RAG 也將在道德資料使用和混合模型的發展方面發揮重要作用，確保 AI 應用的透明度和責任感。隨著 RAG 技術的普及，它將重塑行銷領域，為企業帶來更多可能性，例如更個人化的客戶體驗、更高效的內容生成和更精準的市場分析。

RAG 挑戰與解決方案總覽

挑戰	解決方案	參考資料
資訊準確性和可靠性	使用可靠的資訊來源、進行事實查核、使用 Cleanlab 的 TLM 工具、建立可靠的知識庫	5
資訊來源的選擇	明確定義內容生成的目的和目標受眾、評估不同資料來源的品質、使用多個資料來源、使用適當的檢索技術、處理 PDF 文件	1
內容生成的可控性	使用適當的提示和參數、微調 LLM、使用後製編輯	3
資訊更新的即時性	定期更新資訊來源、監控 RAG 生成的內容品質、使用即時更新的資料庫、使用增量更新	2
上下文限制	優化分塊策略、實施上下文過濾和整合技術	9
答案提取錯誤	清理來源資料、改進整合過程、測試和微調提示	9
格式錯誤	在提示中明確說明格式要求、使用後製編輯	18
特異性不正確	在提示中明確說明所需的特定程度、使用後製編輯	22
建置和維護整合	使用統一 API 解決方案、評估整合的成本和效益	23
設定輸出以包含來源	使用 LLM 正確識別來源、將來源放置在適當的位置、明確來源與輸出之間的關係	23
存取敏感資料	實施資料隱私和安全措施、遵守相關法規	23
Retrieval Speed and Efficiency	優化檢索系統、使用更強大的硬體、監控檢索速度	23
Cost and Complexity of Implementation	平衡準確性和效能、選擇合適的工具和框架、逐步實施	3

引用的著作

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