RAG技術解說:你的AI同事，懂得引用公司資料回答

在不久的將來,每家公司可能都會擁有一個AI同事。這個AI助手能夠回答新員工的問題,或者作為客服使用。讓我們深入了解一下這項技術,以及它如何幫助企業提升效率。

RAG技術介紹

RAG(Retrieval Augmented Generation)是一種先進的AI技術,能夠讓AI助手引用特定資料來回答問題。這項技術的關鍵在於,它能夠讓AI系統在回答問題時,先在公司的資料庫中搜尋相關信息,然後再基於這些資料生成回答。

以銷售跑鞋為例,如果有客戶詢問適合扁平足的鞋款,普通的AI可能無法回答,因為它沒有公司特定產品的資料。但使用RAG技術,AI可以先在公司資料庫中搜索相關信息,然後給出準確的回答。

RAG技術可以在多個方面幫助企業:

多家AI公司都在開發類似的功能,如Poe、ChatGPT和Claude等,都提供了上傳公司資料並讓AI引用的功能。

雖然RAG技術聽起來簡單,但在實際操作中會遇到一些挑戰:

例如,在處理PDF文件時,需要使用特殊工具來正確解析表格和格式化文本。這樣可以確保AI系統能夠正確理解和使用這些信息。

以BUD基金資助為例,我們可以看到RAG技術的實際應用。通過將BUD基金的資料輸入到AI系統中,我們可以創建一個能夠回答相關問題的AI助手。

這個AI助手能夠回答關於內地和自貿區資助的問題,並且能夠理解不同的表述方式,如”中國”、”內地”或”大陸”。它還能夠處理跨地區的問題,同時引用內地和自貿區的資料來提供全面的回答。

RAG技術為企業提供了一種強大的工具,可以將公司的專業知識轉化為易於訪問和使用的AI系統。雖然實現這種技術存在一些挑戰,但隨著技術的不斷發展,我們可以期待看到更多創新的應用場景。

如果您對RAG技術有任何疑問或想了解更多信息,歡迎在評論區留言。我們將在未來的視頻中深入探討這個話題。

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