生成式AI中的RAG:技術挑戰與企業應用前景
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  • 出版日期
    03月31日, 2025
  • 作者
    NIKKEI XTECH
前言

隨著企業加速應用生成式AI,「檢索增強生成(Retrieval-Augmented Generation, RAG)」的需求日益提升。RAG透過檢索外部資料庫並整合至AI輸出,提高回應準確性。日本ExaWizards於2024年5月調查302家企業,結果約五成企業已採用或考慮導入RAG。目前,企業普遍將RAG視為生成式AI應用的入門技術。本文將透過實際案例,解析RAG技術核心,並探討企業成功導入的關鍵因素與挑戰。

目錄
    RAG降低成本,技術門檻仍是導入關鍵
    向量資料庫強化效能,並成為主流
    企業可利用雲端服務簡化RAG
    RAG應用縮減了相關業務的作業時間
    附錄
圖目錄
    圖一、RAG的構成
    圖二、RAG使用向量資料庫的流程
    圖三、雲端服務中的LLM與RAG檢索工具
    圖四、「Oshison LLM」基於RAG的AI回答生成的流程
    圖五、Saison Technology在支援工程師諮詢處理流程中引入RAG應用
表目錄
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