RAG | 亞特

RAG
結合檢索與生成技術的自然語言處理模型

從大量資料中提取相關訊息，融合到生成模型中，以生成更準確和豐富的回答。

這種方法使模型能更好地理解問題，提供更有意義的答案。

資訊即時性

RAG 模型能即時檢索最新的資料，讓 AI 回應更能適應快速變動的資訊環境。

減少錯誤生成

透過檢索可靠的數據來源，RAG 降低了 AI 生成虛構答案的可能性，提供更可信賴的回應。

應用範圍廣泛

RAG 技術可應用於多種場景，如企業內部知識管理、專業知識問答、客戶服務等，透過檢索外部資料，提供更全面且專業的解答。

提升生成內容品質

RAG 結合檢索與生成的雙重能力，讓 AI 不僅依賴過去學到的知識，還能從當下資料中找出最有用的資訊，生成更豐富且具創造性的內容。

企業內部知識管理系統

RAG 可協助企業將龐大的內部文件轉化為有用的知識庫，當員工有問題時，能即時檢索相關文件，並基於這些資料提供解答，減少員工自行查找的時間。

專業知識問答

在需要即時回應複雜問題的專業領域，如法律、醫療等，RAG 系統可檢索相關條文、案例或醫學資料，快速生成適用的專業意見，提升決策效率。