什麼是檢索增強生成（Retrieval Augmented Generation, RAG）？RAG 架構如何運作？

檢索增強生成（Retrieval Augmented Generation）時代

在生成式 AI 不斷發展的浪潮中，檢索增強生成（Retrieval Augmented Generation, RAG） 代表了一項重要突破，它結合了檢索模型的準確性與生成模型的創造力，實現了更高層次的精準與創新。

這種創新架構特別適用於需要精確資訊檢索與上下文理解的應用場景，並能產出清晰且具洞察力的回應。RAG 透過廣泛的資料庫與大型語言模型（LLM）的動態運算能力，生成既準確又符合語境的內容，進一步提升 AI 的回應品質與可靠性。

RAG 架構由兩大核心組件組成：數據準備（藍色）與RAG 系統本體（綠色）。

• 數據準備：此階段涉及連接原始數據來源、為數據添加上下文標註、將文件分塊成更小的單元，並將這些片段轉換為向量嵌入。分塊有助於提高內容一致性，而嵌入則能優化 RAG 生成器的語義匹配能力與相關知識檢索效果。
• RAG 系統：該系統會接受使用者提示（Prompt），在嵌入數據庫中檢索相關段落，並將其發送至大型語言模型（LLM）以生成回應。

在 RAG 架構中，人類參與在數據準備與系統運作兩個階段都扮演關鍵角色。

• 在資料準備階段，專業領域知識與上下文資訊會被加入原始數據，以提升模型的理解能力。
• 在RAG 系統運行時，人類可優化向量檢索的相關性，並進行提示與回應的品質保證，確保最終輸出更準確且符合應用需求。

RAG 亮點：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。

如何打造高品質的 RAG 模型

RAG 的效能取決於架構中的細緻設計與決策，關鍵要素包括：

• 數據準備：選擇合適的數據，並將其劃分為具連貫性的單元，同時確保不失去原始上下文資訊。Appen 在數據標註與分塊處理（圖示中的步驟 B 和 C）方面擁有豐富經驗，確保數據在語境中完整呈現，並經過精確標記。
• 嵌入技術：選擇適當的方法將文字區塊轉換為嵌入，以提升檢索效率。
• 相關性與排名：透過演算法評估檢索結果與使用者提示的相關性，並進行最佳排序。Appen 採用人機協作技術，進一步強化檢索數據的準確性與排序品質（圖示中的步驟 3）。

品質至上

確保 RAG 產出的內容具備最高品質與準確性，需考量以下關鍵因素：

• 全面的數據標註：透過人工標註與分類數據，確保模型理解正確資訊。Appen 的數據標註服務（圖中步驟 B）提供精確且符合語境的數據標註，以提升 RAG 的整體表現。
• 減少偏差：主動識別並消除數據集與模型回應中的偏差，確保輸出結果的公正性與可靠性。
• 持續評估：定期針對不同提示測試模型，確保回應的一致性與穩定性。Appen 的品質管理流程確保模型能夠長期維持最佳效能。

RAG 評估

讓我們深入探討 RAG 在不同階段所使用的核心自動化評估指標，涵蓋「檢索」與「生成」兩大環節。

檢索指標

• 上下文召回（Context Recall）：衡量檢索模組成功返回的相關資訊區塊的百分比，即檢索到的內容與查詢需求的匹配程度。
• 上下文精確度（Context Precision）：評估檢索出的資訊是否正確分類為相關內容，確保檢索結果的準確性。

生成指標

生成階段的指標專注於輸出內容的忠實度與相關性，確保生成文本符合事實並與提示內容保持連貫。

• 忠實度（Faithfulness）：衡量生成內容中與檢索到的資訊不符的句子或片段數量，確保文本的事實正確性。
• 相關性（Relevance）：評估生成內容中與用戶查詢無關的句子或片段數量，確保系統回應能夠保持重點、符合查詢主題。

自動評估指標：監測 RAG 的準確性與相關性

雖然人工參與對於提升 RAG 系統的品質與完整性不可或缺，但自動評估指標在持續監測系統效能方面發揮關鍵作用。這些指標能幫助 AI 團隊迅速識別需要改進的領域，確保 RAG 在實際應用中維持高效與精準的運作。

人工評估

自動評估指標是 AI 開發工具組的重要組成部分，可量化 RAG 系統的效能。然而，當輔以細緻的人為評估時，才能發揮最佳效果，以捕捉自動化系統可能忽略的語言與上下文細節。在 RAG 架構的各個階段，人為監督至關重要：

• 數據標註與分塊：確保數據片段的上下文完整性與標註準確性。Appen 提供專業的數據標註服務（圖示步驟 B、C），確保高品質數據處理。
• 模型訓練與調整：透過細緻的理解與回饋，優化模型效能。Appen 的專業技術確保模型維持最佳狀態，並監控模型漂移（Model Drift）。
• 品質管控：監測模型輸出的準確性、實用性與安全性。Appen 的 QA 流程（圖示步驟 1、5）確保系統維持高標準。
• 確保上下文完整性：人為干預可補足 AI 目前尚無法掌握的細微語境與語義。Appen 的人機協作方法（圖示步驟 1、3、5）可確保輸出內容符合預期。
• 錯誤預防：持續監控與人工審查，有助於即時識別並修正錯誤或不準確資訊。

透過整合自動評估指標與人為審查，RAG 系統可提升準確度、相關性與可靠性，確保在各種應用場景中發揮最大效能。

與 Appen 合作，獲取高品質 RAG 支援

憑藉 Appen 在數據標註、模型訓練與品質評估方面的深厚經驗，企業可充分發揮 RAG 架構的潛力。Appen 的客製化服務涵蓋 RAG 全流程，包括數據準備、模組優化及模型回應調整。與 Appen 合作，確保您的 AI 計畫在創新之餘，亦能維持高度準確性與相關性。

結論

高效的人工智慧系統需要在整個 AI 生命週期內整合人機交互，而 RAG 架構正是一種行之有效的部署方式。RAG 系統能透過專業領域的深度知識來強化基礎模型的語言能力，使 AI 在未曾訓練過的領域內提供更準確的回應。

Appen 提供 RAG 全方位客製化服務，從數據準備、模組優化到模型評估與調整，確保每一個環節都由專家監督，提升 AI 的準確性與適用性。如有需求，歡迎聯繫我們，專家團隊將為您的 RAG 計畫提供全面支持。