RAG 介紹與應用指南：深入解析檢索增強生成的架構、人機協作與開發流程

06/17/2025

隨著生成式 AI 技術不斷突破，Retrieval-Augmented Generation（RAG）已經成為提升大型語言模型（LLM）實用性與準確度的關鍵技術。它讓 AI 不再局限於訓練時的知識，而是能即時從外部資料庫中檢索相關內容，使輸出結果更具時效性與專業性。本文將深入解析 RAG 的架構、資料處理流程、人機協作機制，以及它在真實世界的最佳應用場景。

RAG 是什麼？補足大型語言模型的關鍵拼圖

檢索增強生成（RAG）是一種結合檢索系統（Retrieval）與生成模型（Generation）的混合架構。當用戶提出問題時，RAG 會先在外部資料庫（如企業知識庫、API 或網頁）中檢索出相關資訊，將其作為上下文提供給 LLM，再由模型生成最終回應。這種方式使回應不僅流暢自然，還能基於最新與專業的資料。

純 LLM 模型雖然擁有強大的語言理解與生成能力，但它們無法即時訪問外部知識，因此在處理專業領域問題或最新事件時容易出現錯誤或過時的回答。RAG 的引入改變了這一限制，讓 AI 能在生成過程中獲得更多外部依據，顯著提升回應的可靠性與上下文相關性。

然而，打造高效的 RAG 系統並不簡單。其效能高度依賴於資料的完整性、檢索結果的相關性與系統優化的成熟度。根據 Gartner 調查，資料品質不佳每年為企業帶來超過 1,290 萬美元的損失，來源包括返工、錯誤決策和效率低落。這凸顯了高品質資料處理在 RAG 部署中的重要性。

RAG 架構深入解析

RAG 系統可分為兩大核心模組：資料準備階段與RAG 系統運作階段。

資料準備階段

資料準備是整個 RAG 流程的基礎，直接影響最終系統的準確性與效率。

1. 資料源整理

企業通常需從內部與外部收集結構化及非結構化數據，例如知識庫、文件、API 資料等。選擇符合應用需求的資料來源至關重要，並需專家審查以確保完整性與正確性。

2. 資料清理與隱私處理

原始資料中可能含有冗餘、過時或敏感資訊（PII）。此階段需進行去除重複、過濾不相關內容與隱私保護，以確保資料進入系統前的品質。

3. 文本提取與正規化

從 PDF、PPT 或圖像等多格式文件中抽取文字後，需進一步正規化語言風格、拼寫、縮寫與數字格式，避免語意不一致影響檢索。

4. 分塊（Chunking）與實體標註

將長文件拆分為較短的段落或「塊」以利檢索。理想的分塊策略能保持關鍵資訊與上下文連貫性，並結合命名實體識別（NER）為資料添加元數據（如來源、主題、實體），增強語義匹配能力。

RAG 系統運作階段

當資料庫建構完成，RAG 系統即可運作。

1. 段落檢索與排名

系統會先在嵌入式資料庫中檢索與查詢最相關的段落，並透過排名演算法挑選最有用的內容。

2. 提示工程（Prompt Engineering）

檢索出的內容將整合進提示，隨後送入 LLM，以生成具上下文支持的高品質回答。

3. 回應生成與優化

最終輸出的內容不僅語言流暢，還具有更高的事實正確性與上下文相關性。

RAG 評估：自動指標與人工監督雙軌並行

要讓 RAG 系統穩定輸出高品質回應，評估與優化是關鍵。這包含兩大部分：自動化指標監測與人工細緻審查。

自動評估指標

RAG 在「檢索」與「生成」階段，都可透過關鍵指標持續監測效能：

上下文召回（Context Recall）：檢測檢索模組返回相關資訊的完整性。
上下文精確度（Context Precision）：確認檢索結果的正確性與相關性。
忠實度（Faithfulness）：評估生成內容是否忠於檢索資料，避免虛構。
相關性（Relevance）：確保回應緊扣用戶查詢，避免偏離主題。

這些指標有助於 AI 團隊快速發現潛在問題，讓系統維持高效運作。

人工監督的補位角色

雖然自動化評估高效，但仍無法取代人類對語境與語義的細膩判斷。專業標註員與領域專家在多個階段扮演關鍵角色：

數據標註與分塊：確保片段內容的完整性與上下文連貫性。
模型優化與調整：專家回饋可防止模型偏離目標。
品質管控與錯誤預防：人工審查可即時修正錯誤，強化系統穩定性。

人機協作：RAG 成功的隱形推手

雖然 RAG 系統依賴高度自動化，但人類參與在資料處理與系統運作階段依然不可或缺。

資料處理中的人機協作

專業標註員與領域專家會協助資料清理、分塊判斷與元數據標記。他們能補足自動化系統的不足，確保資料上下文完整且語意精準。

系統運作中的人工干預

在檢索結果過濾、提示設計與回應質量檢查中，人工審查可修正系統偏差、改善語氣一致性，並即時排除不適當或不相關的輸出。

人類專業知識與直覺成為了 RAG 系統成功的關鍵補強力量。那麼，企業要如何系統性地結合人類專業來持續改善 RAG 模型的表現？

人類改善 RAG 結果的方法

RAG過程中會遇到非常多的挑戰，Appen總結了以下13種常見的挑戰，以及人機協作中的人類部分可以如何干預。

1. 數據缺乏結構或清晰格式

如果沒有清晰的格式，辨識數據中有意義的片段或區塊會變得非常困難。

2. 缺乏必要的上下文元數據

如果缺少上下文線索來指導分塊，分塊中可能包含不相關信息，增加檢索過程中的噪音。分塊邊界可能被任意定義，導致區塊過大或過小，缺乏足夠上下文進行有效檢索。

3. 數據過期或有衝突

如果沒有品質保證/品質控制機制來確保進入向量儲存的內容是最新且正確的，生成的 RAG 系統可能會被錯誤的上下文誤導。透過建立工作流程，讓內部 SME 在數據進入向量儲存前進行審查與驗證，可確保可靠的上下文。

4. 數據分段粒度問題

根據字符數或句子分隔進行分塊可能無法有效捕捉語義上下文，進而造成查詢與檢索內容不匹配。

5. 缺失數據

當數據缺失時，RAG 系統可能無法檢索相關資訊，導致回應不完整或不滿意。可透過定期數據審核與更新，並設計回退機制以提示人工干預。

6. 及時發現質量問題

在進行端到端測試時，需確保提示具有高品質且包含足夠廣度以涵蓋各種真實用戶行為。這需要 SME 參與，快速發現潛在問題並提供改進建議。

7. 重寫提示品質問題

為符合系統期望重寫的提示可能無法完整捕捉用戶原始意圖，導致回應語義偏離。人工審查可確保提示正確反映用戶需求。

8. 缺少排名前的區塊

排名演算法有時無法呈現最相關的數據塊，可能因檢索問題或數據空缺造成。人工介入可優化演算法，確保高相關性內容優先呈現。

9. 重新排名的有效性

如果重新排序演算法無法有效優先處理相關數據，將影響回應品質。人工分析可調整演算法以提升效率和準確度。

10. 回應偏離已建立的規範

偏離既定護欄的回應可能導致錯誤資訊或不當內容的傳播。人類可定期審查系統回應並提供修正回饋，強化系統防護。

11. 回應中數據塊的利用不準確

系統若誤用數據塊，可能提供與上下文無關或錯誤的回應。人工監督可透過改進檢索演算法與訓練數據來提升系統理解與應用數據的能力。

12. 回應風格和語氣不一致

RAG 應保持一致的風格與語氣，以符合用戶期望。人工干預可透過編輯與整理訓練數據集來引導系統標準化回應風格。

13. 特異性不正確

過於模糊或過於細節的回應都可能影響用戶體驗。人類可透過調整系統參數並在數據中添加註解來強調特異性的重要性。

RAG 最佳應用場景

RAG 架構擁有高度靈活的適應性，適用於多種應用場景，從對話式 AI、內容生成，到搜尋引擎的複雜查詢解析，皆能發揮優勢。其獨特能力在於基於實際檢索數據生成回應，使其特別適用於以下應用：

客服系統：提供準確且符合語境的回應，提升客戶服務體驗。
教育平台：依據龐大的知識庫，提供詳細解釋與專業答案。
研究與分析工具：將複雜資訊提煉為清晰且全面的摘要，提升決策效率。
內容生成：在各領域創作豐富且資訊詳實的內容，提高內容品質與關聯性。

輕鬆打造 RAG 模型：Appen 全新開發工具

Appen 全新推出的 RAG 開發工具，是其大模型智能開發平台的重要升級，專為協助團隊快速構建高品質的檢索增強生成（RAG）模型而設計。這項工具透過結合人機協作，大幅簡化開發流程，讓企業能以更高效率部署 RAG 系統。

這套工具內建多種全面模板，能處理各種基礎任務，例如從複雜的 PDF 文件中自動刪除重複資料、提取關鍵內容以確保向量資料庫的擴展性，或是整合其他系統的標籤和註解來豐富資料來源、提升檢索精準度。更進一步，開發者還可以利用工具整理「黃金資料集」，用於評估端對端系統表現，全面提升模型的可靠性與準確度。

RAG 開發流程分為四大步驟：

準備資料：分割與優化文件，確保嵌入式數據的連貫性與相關性。
建立提示：運用專用模板設計有效的問題與指令，並評估其品質。
優化模型：持續監測、排序與修正模型回應，提升整體準確度。
強化模型安全：透過嚴謹的紅隊測試及 AI 聊天回饋，檢測性能並修補潛在漏洞。

此外，預建模板還支援從 OCR 文件提取與分類資訊、進行 NER（命名實體辨識）標註、整合元數據以提升資訊檢索效率，以及去除重複資料以保留多樣性與獨特性。這一切都讓開發者能更快、更輕鬆地建立穩定且高效的 RAG 系統，為 AI 應用帶來全新可能。

總結

RAG 架構是提升 AI 準確性與靈活性的有效途徑，透過人機協作與專業知識補強基礎模型，讓系統在未訓練領域也能提供相關且精準的回應。Appen 提供涵蓋數據準備、模型優化、質量管控等全方位 RAG 客製化服務，加上強大的 AI 數據平台與開發工具，協助企業快速構建高效、可靠的 RAG 系統，應對真實世界的複雜挑戰，加速 AI 應用落地。