Generative AI
Intro讓 AI 回答「你公司的問題」
公開的 AI 不知道你的產品規格、內部規範、歷史報價。RAG（檢索增強生成）就是讓 AI「先去翻你的資料，再根據資料回答」，把它變成懂你公司的助理。
UsesRAG 能做什麼？
- 內部知識查詢：員工問「這個流程怎麼跑」，AI 依公司文件回答。
- 客服升級：依你的產品手冊、FAQ 精準回覆客戶。
- 文件問答：把合約、規範、報告變成「問了就答」。
- 降低幻覺：答案有所本，比憑空生成更可靠。
Case一個真實情境
情境範例把三年的內部文件，變成問了就答的助理
一家公司的作業規範散在數十份文件，新人常常找不到、問到舊資訊。導入 RAG 知識庫後，員工直接問「請假流程怎麼跑」「這產品保固多久」，AI 依最新文件回答並附出處。找資料從翻半天變成問一句，交接與客服都輕鬆許多。
Tip講師的提醒
講師的建議
RAG 的成敗，八成在「資料整理」而非技術。資料越乾淨、越有結構，AI 答得越準。導入前先花時間把要餵的文件整理好、去掉過時內容，並保留人工校對機制。把地基打好，RAG 才會真正好用、可信。
FAQ常見問題
常見問題 FAQ
RAG 和一般問 AI 差在哪？
一般 AI 憑訓練知識回答、可能過時或不懂你公司；RAG 先檢索你的資料再回答，更準、更貼合。
資料放進去安全嗎？
要選有資料保護與權限管理的方案，敏感資料做好控管，並遵循個資規範。
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