近年來，生成式AI（Generative Artificial Intelligence, GenAI）的技術發展迅速，特別是大型語言模型（Large Language Model, LLM），不僅能進行自然語言處理，還可以生成文章、回答問題，應用範圍相當廣泛。然而，當面對一些特定領域的問題，或是使用者的提問涉及機密或專業資訊時，LLM的表現有時卻不盡理想，例如可能給出過於籠統的回答、不夠精確，甚至產生錯誤的資訊。

為了提升大型語言模型回答的準確性和專業度，傳統方法是對模型進行微調（Fine-tuning），過程中需要透過收集特定領域的訓練資料，讓模型在這些資料上進行訓練並調整參數，從而使其能夠掌握專業領域的知識，並生成更貼合需求的回應。然而，微調過程往往需要大量的計算資源和高品質的資料支持，不僅成本較高，且在應用情境中可能存在一定的局限性。例如，當需要快速更新或處理新知識時，模型必須重新進行微調，這將限制更新的頻率，並在一定程度上影響模型的靈活性和實用性。

針對這些挑戰，一種名為檢索增強生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）的技術應運而生。RAG不直接改變LLM模型本身，而是將檢索機制融入生成過程，透過結合外部資料來輔助LLM模型生成回答，讓回應可以更精準、更靈活，接下來，本文將介紹RAG的運作機制以及如何實作。

RAG的運作機制

RAG的運作原理是將語言模型與外部資料庫結合，構建一個動態的檢索生成框架。當使用者提出問題時，語言模型首先會分析問題並判斷自身知識是否足夠，如果不足，模型則會啟動檢索機制從外部資料庫中搜尋相關資訊，並將這些資料與問題結合，以生成具有參考價值的回答。

這樣的機制設計帶來了幾個好處：

1. 提高回答的準確性：RAG通過實時檢索外部資料，讓語言模型不再單純依賴靜態內部知識，特別是在涉及較新穎或快速變化的領域知識時，能有效避免提供過時、模糊或錯誤的回答。
2. 提供可驗證的解釋性：透過RAG生成的回答可以附帶明確的資料來源，讓使用者能追溯資訊的出處，不僅提升了回答的可靠性，也提高了AI生成回應的透明度。
3. 靈活的知識擴展能力：由於外部資料庫可以根據需求進行動態更新，RAG能夠快速適應新知識，無需重新訓練語言模型，大幅降低了維護和開發成本。

實作RAG應用

接下來本文將透過Python結合LangChain與OpenAI API，演示如何實作一個基礎的RAG問答系統。LangChain 是一款專為 LLM 開發設計的開源框架，不僅提供多元的工具集來建構語言應用，還支援多種API平台的整合，並且允許結合外部資料來源與自定義邏輯，讓開發者能更方便的選擇適合的模型資源進行開發，使開發過程更加靈活並快速滿足多樣化的應用需求。

本次範例以交通部的「道路交通管理處罰條例」法規文件作為外部資料來源，展示簡易RAG問答系統的實作方法：

1. 開始實作前，首先利用pip套件管理工具安裝需要的套件。
   

   

2. 將套件與需要使用到的函數載入。
   

   

3. 設定OpenAI API KEY，讀者若尚未擁有API KEY的話需要先於OpenAI的官網進行註冊與申請。
   

   

4. 建立外部資料庫，將外部資料來源進行處理並轉換為向量資料格式儲存。首先，建立一個Chroma向量資料庫，並使用PyPDFLoader讀取法規文件《道路交通管理處罰條例.pdf》，將其切分成可處理的Document形式，接著將這些文件轉換為向量並儲存到資料庫中。最後透過建立檢索器(retriever)，可以根據使用者的提問，從資料庫中搜尋出與問題最相關的資料。
   

   

   

5. 透過LangChain建立LLM的問答鏈。此部分筆者以OpenAI的gpt-4o-mini模型進行測試並且建立了兩個不同的問答鏈，其中rag_chain將會實作RAG，在語言模型生成回答前先將使用者的提問透過檢索器從資料庫中找出較相關的文件內容之後，將提問與相關文件內容傳遞給LLM再進行回答生成；plain_llm_chain則是實作一般的LLM問答機制，透過LLM模型本身擁有的知識來回覆使用者的提問。
   

   

6. 建立問答鏈之後，這裡實際提問「闖紅燈的罰則」來對於LLM的生成回覆進行比較，可以發現到相較一般LLM使用自身的知識進行問答，使用RAG可以讓LLM的回覆更加具體及參考依據。
   

   

   

以上就是一個基礎的 RAG 問答應用演示。當然，在實際應用中還可以考慮更多的細節與功能，例如如何處理某些敏感或禁止回答的情境、如何優化檢索機制以更好的符合使用者的期待，甚至可以結合爬蟲技術或串接搜尋引擎 API使LLM能即時搜尋網頁並進行分析等。此外，也可以加入更多的安全性和隱私保護措施，確保資料檢索與回答過程中的資訊安全。

結論

本文介紹了RAG技術及其實作的基礎方法，並通過Python與LangChain展示了一個基礎的RAG問答應用。作為解決大型語言模型回答不夠精確問題的一種有效方案，RAG結合了檢索與生成的優勢，使語言模型能夠提供更加準確、清晰且具有參考價值的回答。RAG技術不僅擴展了語言模型的應用範圍，為開發過程提供了更多靈活性，在企業應用中也能提高知識管理的效率，同時有效保護敏感資訊的安全，從而為企業帶來更高的價值和競爭力。