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2025 企業AI化的關鍵因素RAG：它正在改變 AI 的商業價值

奇軒李
6天前
讀畢需時 4 分鐘

生成式 AI 席捲全球企業，從客服自動化、文件摘要到行銷文案生成，許多公司開始嘗試導入 ChatGPT、Claude、Gemini 等大型語言模型（LLMs）來提升效率與創新能力。

但我們觀察到一個重要的落差現象： 企業導入了最先進的 AI，卻無法產出對應的業務價值。

AI 回答似是而非、缺乏企業專屬知識，導致產出結果難以應用於實務場景。這並非模型本身的問題，而是資料與知識未能與 AI 完整接軌。這也是為什麼 Retrieval-Augmented Generation（RAG）成為關鍵。

文章導覽：

生成式 AI 的「知識斷層」問題
何謂 RAG ?
RAG 對企業的戰略價值
現在導入 RAG，是技術佈局，也是商業先機
導入建議：企業應從哪方面開始接軌 RAG？
結論：RAG 不只是技術選擇，而是組織進化的策略佈局

一、生成式 AI 的「知識斷層」問題

大型語言模型的訓練資料來自網路與開放文本資料，這使它們在一般性語言表達上表現優秀。但對企業來說，真正有價值的知識為：

產品規格與定價策略
合約條款與作業流程
客戶專屬問答集
法規遵循與內部政策

這些關鍵內容幾乎都不在模型的原始訓練資料中。即便透過 Fine-tuning 將部分知識納入，過程也昂貴、緩慢，且難以快速更新內容。企業知識變化頻繁，微調模型往往很快就過時。這正是 RAG 能發揮價值的場景。

二、何謂 RAG ?

（一）RAG 是什麼？

RAG 其用意為在LLM回答問題前，要先去外掛向量知識庫查詢資訊來做為輔助輸入，提供出更加精準的回覆。他就像是個外接大腦，能提供大量的知識給你。

（二）RAG 運作流程

RAG 架構將「知識檢索」與「內容生成」結合，透過兩步驟完成回答：

檢索階段（Retrieval）： 將企業內部資料（如文件、FAQ、流程）經過向量化處理，讓 AI 能從動態中找到最相關的內容段落。
生成階段（Generation）： LLM 根據檢索結果與提問內容，生成具有上下文理解與語言流暢度的答案。

這樣的設計帶來三個關鍵商業優勢：

✅ 回覆準確性大幅提升（因為來自你的資料）

✅ 知識更新成本低（只需更新資料庫內容就能更新 LLM 的回覆）

✅ 高度可控與可溯源（可以解釋答案來自哪些內容）

RAG 把靜態的知識文件變成可即時調用的智慧資產，從而大幅提升 AI 的商業可用性與落地效率。

<延伸學習> RAG是什麼？他是如何帶領LLM走向下一階段的

三、RAG 對企業的戰略價值

在過去的數位化階段，企業大量投資建置資料湖與數據倉儲，目的在於「儲存」資訊。這些基礎建設讓企業得以保存海量內部知識，但資料真正被有效應用的情況仍相對有限。

而 RAG 的出現，則代表企業邁入下一階段數位轉型：從「被動儲存」走向「主動應用」，打造真正的 Knowledge-as-a-Service（知識即服務） 架構。資料不再只是沉睡的資產，而是可以被 AI 即時召喚、轉化為行動力與決策依據的活化資源。

這樣的轉型，為企業帶來四大戰略價值：

1. 組織效率提升

新進人員可以透過 AI 來學習內部流程與制度
客服與業務部門快速查詢客製化資訊
員工不再需要仰賴「資深員工記憶」來解決問題，而是利用人人可用的知識平台來提升效率

2. 客戶體驗升級

客製化 Chatbot 回答來自企業專屬知識庫，而非通用資料
能提供法遵、安全、合約等嚴謹內容的即時問答服務
提升客戶查詢滿意度與信任度，降低客服人力成本

3. 跨部門知識整合

將來自不同部門的知識（如工程、法務、營運）整合到統一架構中來打破資訊孤島，打造一套企業知識管理系統

4. 業務洞察與策略輔助

將查詢行為與回應記錄轉為洞察（如哪些問題最常被問）
建立知識缺口預警系統，提升策略反應能力

四、現在導入 RAG，是技術佈局，也是商業先機

目前主流雲端平台如 AWS Bedrock、Azure OpenAI、Google Vertex AI 都已推出支援 RAG 架構的整合方案，降低企業導入門檻。不需自行搭建 LLM 或向量資料庫，即可部署出具有商業價值的 RAG 系統。 導入速度快、試錯成本低，是 RAG 最大的現階段優勢。 而且相較於全面微調 LLM 模型，RAG 更符合企業目前常見需求：

需求類型	微調（Fine-tuning）	RAG
建構特定領域知識	❌ 需重新訓練模型	✅ 即時讀取文件
動態更新內容	❌ 需重訓或調整參數	✅ 修改內容即生效
建立回答依據	❌ 難溯源	✅ 可附上原始內容
建構成本	⛔ 相較RAG 高	✅ 相較 Fine-Tuning 低

<延伸學習> RAG跟Fine-Tuning到底差在哪？如何選擇最適合的模式

五、導入建議：企業應從哪方面開始接軌 RAG？

若企業正考慮導入 AI 解決方案，RAG 是最值得優先試點的架構。建議從以下三個階段規劃導入流程：

🔹 第一步：知識盤點

整理已有的 FAQ、內部簡報、流程文件、產品手冊等
優先挑選「對內高頻查詢」或「對外需正確回應」的知識

🔹 第二步：小規模部署

選擇特定部門試行（如客服中心、法務部、產品支援部）
以現成雲端服務導入向量檢索 + RAG 模型

🔹 第三步：量化效益，擴大應用

記錄知識查詢次數、平均回覆速度、準確率
擴展應用至更多資料源與更多業務場景

六、結論：RAG 不只是技術選擇，而是組織進化的策略佈局

在 AI 時代，資料不再只是「儲存資產」，而是「即時價值」。企業若無法讓知識即時被存取、理解與應用，將逐漸落後於將 AI 應用到核心流程的競爭者。越早導入，越早把過去累積的資料與文件，轉化為推動企業效率、創新與營收的智慧引擎。

2025 企業AI化的關鍵因素RAG：它正在改變 AI 的商業價值

一、生成式 AI 的「知識斷層」問題