**RAG救星倒數！**AI新手也能打造聊天機器人！

好的，這是一篇針對台灣讀者，介紹 RAG 技術的部落格文章。

部落格文章：RAG (Retrieval-Augmented Generation) 技術：AI 初學者的救星，讓你的 AI 聊天機器人更聰明！

網址： (因為是範例，這邊放一個假的，請記得換成真的喔！) `https://example.com/rag-introduction-taiwan`

哈囉大家好，我是 AI 研究的熱愛者小明！最近 AI 的話題超級火熱，尤其是各種聊天機器人，像是 ChatGPT，真的讓人驚艷。但你有沒有發現，有時候它們回答問題會有點「跳針」，或是講一些不相關的內容？ 其實，這就是因為它們的知識庫有限，沒辦法針對所有問題都給出精準的答案。

今天，我就要來介紹一個超棒的技術，叫做 RAG (Retrieval-Augmented Generation)。它可以讓你的 AI 聊天機器人瞬間升級，變得更聰明、更可靠！ 簡單來說，RAG 就像是幫聊天機器人外接了一個「超級知識庫」，讓它可以先從這個知識庫中找到相關的資料，再根據這些資料來回答問題。 這樣一來，答案就會更精準、更完整，而且還可以避免 AI 亂講一通喔！

這篇文章適合誰？

• 對 AI 有興趣，但還不太了解技術細節的朋友
• 想要打造自己的 AI 聊天機器人，但不知道該從何下手的朋友
• 想了解如何讓 AI 回答問題更精準、更可靠的朋友

看完這篇文章，你會學到什麼？

• 什麼是 RAG？它為什麼這麼重要？
• RAG 的基本原理和運作方式
• 如何用簡單的 Python 程式碼實作 RAG
• 各種 RAG 技術的比較與應用
• RAG 的未來發展趨勢

RAG 到底是什麼碗糕？為什麼你需要它？

RAG，全名是 Retrieval-Augmented Generation，中文可以翻譯成「檢索增強生成」。 把它拆開來看，就是「檢索 (Retrieval)」+「增強 (Augmented)」+「生成 (Generation)」。

• 檢索 (Retrieval)： 指的是從一個大型的資料庫中，找到與使用者問題相關的資訊。
• 增強 (Augmented)： 指的是將檢索到的資訊，加入到 AI 模型的輸入中，讓它可以參考這些資訊來生成答案。
• 生成 (Generation)： 指的是 AI 模型根據輸入的資訊，產生最終的回答。

所以，RAG 的核心概念就是：先檢索，再增強，最後生成！

為什麼 RAG 這麼重要？

想像一下，如果你的 AI 聊天機器人只靠自己內建的知識來回答問題，就像是一個只讀過幾本書的學生，知識量有限，很容易答非所問。 但如果有了 RAG，就像是給了這個學生一個 Google 搜尋引擎，讓它可以隨時查閱大量的資料，當然就能夠回答得更好！

RAG 的優點包括：

• 提高答案的準確性： 因為有外部知識庫的支援，AI 可以根據最新的資訊來回答問題，避免產生錯誤或過時的答案。
• 擴展知識範圍： RAG 可以讓 AI 觸及到更廣泛的知識領域，回答更多樣化的問題。
• 增強答案的可信度： 因為答案是基於檢索到的真實資料，所以更容易讓使用者相信。
• 降低模型訓練成本： RAG 不需要重新訓練整個 AI 模型，只需要更新外部知識庫即可，大大降低了成本。

RAG 的基本原理：三步驟打造你的 AI 超級知識庫

RAG 的運作流程其實很簡單，可以分成三個步驟：

1. 建立索引 (Indexing)：
   • 資料準備： 首先，你需要準備好你的知識庫，可以包含文字、圖片、影片等各種資料。
   • 分塊 (Chunking)： 將資料分割成較小的區塊，例如段落或句子。 這一步很重要，因為太大的區塊可能會包含太多不相關的資訊，太小的區塊又可能缺乏必要的上下文。
   • 嵌入 (Embedding)： 將每個區塊轉換成向量 (vector)，也就是一串數字，用來表示這個區塊的語意。 常見的嵌入模型包括 OpenAI 的 embeddings API 以及 BAAI/bge-en-icl 模型。
   • 儲存： 將這些向量儲存到一個向量資料庫 (vector store) 中，例如使用 NumPy 建立的簡易資料庫，或是更專業的資料庫，像是 FAISS。
2. 檢索 (Retrieval)：
   • 使用者提問： 使用者向 AI 聊天機器人提出問題。
   • 問題嵌入： 將使用者的問題也轉換成向量。
   • 相似度搜尋： 在向量資料庫中，找到與問題向量最相似的區塊向量。 這邊通常會使用 cosine similarity (餘弦相似度) 來計算向量之間的相似程度。
   • 選取： 選取最相關的幾個區塊，作為 AI 模型的參考資料。
3. 生成 (Generation)：
   • 模型輸入： 將使用者的問題和檢索到的相關區塊，一起輸入到 AI 模型中。
   • 生成答案： AI 模型根據這些資訊，產生最終的回答。
   • 輸出： 將答案呈現給使用者。

RAG 實作：用 Python 打造你的第一個 RAG 應用

理論講完了，現在就讓我們來實際動手做一個簡單的 RAG 應用吧！

(以下程式碼範例，請根據實際情況調整)

# 1. 準備資料 (假設我們有一段文字)
text = "台灣是一個美麗的島嶼，擁有豐富的自然資源和多元的文化。台灣的美食也聞名世界，吸引了無數的觀光客。"

# 2. 分塊 (簡單地將文字分成句子)
sentences = text.split("。")

# 3. 嵌入 (使用 OpenAI embeddings API)
import openai
import os
openai.api_key = os.environ["OPENAI_API_KEY"]  #記得先設定環境變數

def get_embedding(text):
  response = openai.Embedding.create(
    input=text,
    model="text-embedding-ada-002"
  )
  return response["data"][0]["embedding"]

embeddings = [get_embedding(sentence) for sentence in sentences]

# 4. 建立簡易向量資料庫 (使用 NumPy)
import numpy as np

class SimpleVectorStore:
    def __init__(self, embeddings, sentences):
        self.embeddings = np.array(embeddings)
        self.sentences = sentences

    def search(self, query_embedding, top_k=2):
        scores = np.dot(self.embeddings, query_embedding) / (np.linalg.norm(self.embeddings, axis=1) * np.linalg.norm(query_embedding))
        indices = np.argsort(scores)[::-1][:top_k] # 找到前k個相似的索引
        return [self.sentences[i] for i in indices]

vectorstore = SimpleVectorStore(embeddings, sentences)

# 5. 檢索
query = "台灣的特色是什麼？"
query_embedding = get_embedding(query)
results = vectorstore.search(query_embedding)

# 6. 生成 (使用 OpenAI Chat API)
def generate_answer(query, context):
  response = openai.ChatCompletion.create(
    model="gpt-3.5-turbo",
    messages=[
      {"role": "system", "content": "你是一個知識淵博的 AI 助理，請根據以下提供的上下文回答問題。"},
      {"role": "user", "content": f"問題：{query}\n上下文：{context}"}
    ]
  )
  return response["choices"][0]["message"]["content"]

context = "\n".join(results)
answer = generate_answer(query, context)

print(f"問題：{query}")
print(f"答案：{answer}")

程式碼解說：

1. 準備資料： 我們準備了一段關於台灣的文字。
2. 分塊： 我們簡單地將文字分成句子。
3. 嵌入： 我們使用 OpenAI 的 embeddings API 將句子轉換成向量。 記得要先設定好你的 OpenAI API 金鑰喔！
4. 建立簡易向量資料庫： 我們使用 NumPy 建立了一個簡單的向量資料庫，方便儲存和搜尋向量。
5. 檢索： 我們將使用者的問題也轉換成向量，然後在向量資料庫中找到最相似的句子。
6. 生成： 我們將使用者的問題和檢索到的句子，一起輸入到 OpenAI 的 Chat API 中，讓它產生最終的回答。

實作心得：

這個範例雖然很簡單，但已經展示了 RAG 的基本流程。 在實際應用中，你可以使用更複雜的分塊策略、更強大的嵌入模型、更專業的向量資料庫，以及更先進的 AI 模型，來打造更強大的 RAG 應用。

錯誤排除指南：

• API 金鑰錯誤： 確保你已經正確設定 OpenAI API 金鑰。
• 網路連線問題： 確保你的程式可以連上網路，才能使用 OpenAI 的 API。
• 套件版本不相容： 檢查你使用的套件版本是否符合程式碼的要求。

RAG 技術大觀園：各種 RAG 方法一次看個夠！

除了上面介紹的簡單 RAG 之外，還有許多更進階的 RAG 技術，可以進一步提升 AI 的效能。 讓我們先看看這份國外大神的 RAG 技術整理，裡面提到了非常多的 RAG 技巧。以下我整理一些比較熱門的，跟大家分享：

• 語意分塊 (Semantic Chunking)： 不再只是簡單地按照句子或段落來分塊，而是根據語意的相似性來分塊，讓每個區塊都包含一個完整的語意單元。
• 內容豐富化 RAG (Context Enriched RAG)： 除了檢索到最相關的區塊之外，還會額外檢索附近的區塊，提供更豐富的上下文資訊。
• 查詢轉換 (Query Transform)： 將使用者的問題進行改寫、擴展或分解，讓它可以更精準地找到相關的資料。 例如，可以使用 Step-back Prompting 或 Sub-query Decomposition 等技巧。
• 重新排序 (Reranker)： 先檢索到一批相關的區塊，然後使用另一個 AI 模型對這些區塊進行重新排序，選出最相關的區塊。
• 情境壓縮 (Contextual Compression)： 對檢索到的區塊進行壓縮，去除不必要的資訊，只保留最關鍵的內容。
• 多模態 RAG (Multimodel RAG)： 除了文字之外，還可以處理圖片、影片等其他類型的資料。

RAG 的未來：無限可能，等你來探索！

RAG 技術還在快速發展中，未來有著無限的可能。

• 更智慧的檢索： 未來的 RAG 系統可以更智慧地理解使用者的問題，更精準地找到相關的資料。
• 更自然的生成： 未來的 AI 模型可以產生更自然、更流暢的回答，讓人感覺就像是在和真人對話。
• 更廣泛的應用： RAG 技術可以應用在各種不同的領域，例如客服、教育、醫療、金融等等。

結論：RAG，AI 的最佳夥伴

RAG 是一項非常強大的技術，可以讓你的 AI 聊天機器人變得更聰明、更可靠。 雖然 RAG 的概念可能有點複雜，但只要掌握了基本原理，就可以開始動手實作，打造你自己的 RAG 應用。

如果你對 RAG 技術有興趣，建議你可以參考以下資源：

• All RAG Techniques: A Simpler, Hands-On Approach
• 各種 RAG 相關的論文和部落格文章

希望這篇文章能夠幫助你更了解 RAG 技術。 如果你有任何問題或想法，歡迎在留言區與我交流！

一起加入 AI 的世界，讓 RAG 成為你的最佳夥伴吧！

參考閱讀

https://github.com/FareedKhan-dev/all-rag-techniques