AI 搜尋答非所問？因為少了 RAG 與重排技術

AI lab

01 Jul 2025

2026.01 更新

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在這個資訊爆炸的時代，許多企業在導入 AI 時都面臨一個共同痛點：明明有龐大的資料庫，AI 卻總是「答非所問」或產生「幻覺」。身為熱衷於 AI 應用落地的工作者，我發現問題通常不在於模型不夠聰明，而在於它「找不到」正確的資訊。

這正是 RAG（檢索增強生成） 技術成為 2025 年企業顯學的原因。簡單來說，RAG 就像是讓 AI 在回答問題前，先去翻閱企業內部的「教科書」。根據 Gartner 2025 年的戰略預測，RAG 已超越模型微調，成為企業解決 AI 幻覺與即時性問題的必要手段。

這篇文章將帶你深入了解 RAG 搜尋原理、重排技術，並透過 AltaBots.ai 的實戰架構，解析如何打造真正能提升效率的 企業內部知識庫 與 AI Agent。

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為什麼你的企業需要 RAG？從「搜尋」到「解答」的進化

傳統的 知識管理系統 大多依賴「關鍵字比對」，這在查找特定文件名稱時很有效，但當員工問出「公司最新的請款流程是什麼？」這種語意複雜的問題時，傳統搜尋往往會失靈，甚至回傳一堆不相干的表格。

RAG（Retrieval-Augmented Generation） 的出現徹底改變了這點。它將「檢索（Retrieval）」與「生成（Generation）」結合，運作邏輯就像是一場「開卷考試」：

這也是為什麼 企業 AI 轉型 的第一步往往是導入 RAG。根據 Amplify Partners 2025 年的報告顯示，高達 70% 的企業已採用 RAG 架構來優化 LLM 應用，這證明了它在 AI 落地應用 上的實用性遠高於單純訓練模型。

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要讓 RAG 運作順暢，光靠 AI 還不夠，我們需要更精細的技術來確保「找對資料」。

單純的語意檢索（向量搜尋）雖然能理解「意思」，但有時會對專有名詞（如產品型號 A-102）不敏感。因此，成熟的 RAG 架構會採用 「混合檢索」：同時使用關鍵字檢索（Keyword Search）與語意檢索（Semantic Search），確保既能抓到精確名詞，也能理解上下文語境。

即使檢索出了 100 份文件，AI 的「注意力」也是有限的。這時就需要 重排技術。它像是一個嚴格的編輯，針對初步撈出的資料進行二次評分，將「真正相關」的內容排到最前面，剔除雜訊。這能大幅提升最終回答的準確度，是打造高品質 AI 搜尋不可或缺的一環。

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理解原理後，我們來看看在實務上如何落地。以 AltaBots.ai 平台為例，一個成熟的 RAG 系統並非單一功能，而是由三個核心模組緊密協作，才能構建出強大的 AI Agent 能力：

這是企業 AI 的大腦記憶區。AltaBots.ai 的知識庫模組支持 PDF、Word 等多格式文檔，最關鍵的是它採用 「語意與關鍵詞混合檢索」 技術。

優勢： 當使用者提問時，系統能精準定位文檔中的具體段落，為大模型提供有據可查的專業知識依據。這直接解決了 LLM 最令人頭痛的「幻覺」問題，確保回答的準確率。

對於結構化的業務數據（如銷售報表、庫存清單），AltaBots.ai 支持多種主流數據庫串接。

優勢： 它的強大之處在於 Agent 可以理解自然語言查詢（例如：「上季銷售前三名的產品是？」），並自動生成 SQL 語句進行查詢。這讓非技術人員也能直接透過對話進行數據分析，打破了 IT 與業務端的隔閡。

這是讓 AI 從「諮詢顧問」變成「執行特助」的關鍵。此模組可將企業內部的 API 或第三方服務包裝為標準化的工具。

優勢： Agent 可以根據用戶需求，動態判斷並調用這些工具，實現即時數據獲取（如查詢即時匯率）或業務操作（如自動發送通知），大幅擴展了大模型的能力邊界。

AltaBots.ai 的這三個模組（知識庫、數據庫、Tools）並非獨立存在，而是共同構建了一個強大的 RAG 生態系統。這讓 AI Agent 能夠執行複雜的 自動化工作流：

情境模擬： 當業務員問：「幫我查詢 A 客戶上個月的訂單，並寄送滿意度調查表給他。」

傳統搜尋只能給出訂單列表，但在 AltaBots.ai 的架構下，Agent 會執行以下流程：

這種「檢索 + 執行」的能力，確保了答案的準確性與專業性，才是企業 知識管理系統 與自動化轉型的終極目標。

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如果你正準備導入相關技術，以下是我的建議：

資料治理先行： RAG 的效果取決於資料品質。垃圾進，垃圾出（Garbage in, Garbage out），請先整理好內部的核心文檔。
選擇整合型平台： 像 AltaBots.ai 這樣同時整合非結構化（文件）與結構化（SQL）數據，並具備 Tools 調用能力的平台，能大幅降低開發成本。
從小範圍驗證： 先從客服或內部 IT 支援等高頻問答場景開始，累積信心後再擴大至全公司。

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