📮簡單來說，RAG (Retrieval-Augmented Generation，檢索增強生成) 是一種讓 AI 「翻書找答案」的技術。
想像一下：
• 傳統 AI (如 ChatGPT)：像是一個考前背了很多書的學生，但他腦中的知識只停留在他「畢業（訓練結束）」的那一天。如果你問他昨天發生的事，或問他你家裡的私房菜譜，他可能會胡說八道（幻覺）。
• RAG 模式：給這個學生一本參考書（你的資料庫）。當你提問時，他會先去翻這本書，找到相關內容後，再用他的語言組織能力回答你。
RAG 的運作流程（三步驟）
1. 檢索 (Retrieval)：當你輸入問題時，系統先去你的私有文檔（PDF、Word、資料庫）裡搜尋最相關的片段。
2. 增強 (Augmentation)：將搜尋到的「正確資訊」塞進你的問題裡，組合成一個更強大的指令（Prompt）。
3. 生成 (Generation)：將這個充滿資訊的指令丟給 AI（例如 TAIDE），讓它根據這些真實資料寫出答案。
為什麼 TAIDE 結合 MGBOX 非常需要 RAG？
如果你直接問 TAIDE：「我們公司的請假規定是什麼？」它絕對答不出來，因為它沒讀過你們公司的內部文件。但透過 RAG，你可以發揮以下優勢：
• 解決「胡說八道」 (Hallucination)：AI 必須根據搜尋到的文件回答，不能亂編。
• 知識即時更新：你不需要重新訓練 AI（那非常貴且耗時），只要把新的 PDF 丟進 MGBOX 的資料夾，AI 就立刻「學會」了新知識。
• 隱私與安全：結合 MGBOX，你的所有公司文件都存在這台機器裡，RAG 過程也在本地完成，機密完全不出門。
簡單來說，RAG (Retrieval-Augmented Generation，檢索增強生成) 是一種讓 AI 「翻書找答案」的技術。
想像一下：
• 傳統 AI (如 ChatGPT)：像是一個考前背了很多書的學生，但他腦中的知識只停留在他「畢業（訓練結束）」的那一天。如果你問他昨天發生的事，或問他你家裡的私房菜譜，他可能會胡說八道（幻覺）。
• RAG 模式：給這個學生一本參考書（你的資料庫）。當你提問時，他會先去翻這本書，找到相關內容後，再用他的語言組織能力回答你。
RAG 的運作流程（三步驟）
1. 檢索 (Retrieval)：當你輸入問題時，系統先去你的私有文檔（PDF、Word、資料庫）裡搜尋最相關的片段。
2. 增強 (Augmentation)：將搜尋到的「正確資訊」塞進你的問題裡，組合成一個更強大的指令（Prompt）。
3. 生成 (Generation)：將這個充滿資訊的指令丟給 AI（例如 TAIDE），讓它根據這些真實資料寫出答案。
為什麼 TAIDE 結合 MGBOX 非常需要 RAG？
如果你直接問 TAIDE：「我們公司的請假規定是什麼？」它絕對答不出來，因為它沒讀過你們公司的內部文件。但透過 RAG，你可以發揮以下優勢：
• 解決「胡說八道」 (Hallucination)：AI 必須根據搜尋到的文件回答，不能亂編。
• 知識即時更新：你不需要重新訓練 AI（那非常貴且耗時），只要把新的 PDF 丟進 MGBOX 的資料夾，AI 就立刻「學會」了新知識。
• 隱私與安全：結合 MGBOX，你的所有公司文件都存在這台機器裡，RAG 過程也在本地完成，機密完全不出門。
想像一下：
• 傳統 AI (如 ChatGPT)：像是一個考前背了很多書的學生，但他腦中的知識只停留在他「畢業（訓練結束）」的那一天。如果你問他昨天發生的事，或問他你家裡的私房菜譜，他可能會胡說八道（幻覺）。
• RAG 模式：給這個學生一本參考書（你的資料庫）。當你提問時，他會先去翻這本書，找到相關內容後，再用他的語言組織能力回答你。
RAG 的運作流程（三步驟）
1. 檢索 (Retrieval)：當你輸入問題時，系統先去你的私有文檔（PDF、Word、資料庫）裡搜尋最相關的片段。
2. 增強 (Augmentation)：將搜尋到的「正確資訊」塞進你的問題裡，組合成一個更強大的指令（Prompt）。
3. 生成 (Generation)：將這個充滿資訊的指令丟給 AI（例如 TAIDE），讓它根據這些真實資料寫出答案。
為什麼 TAIDE 結合 MGBOX 非常需要 RAG？
如果你直接問 TAIDE：「我們公司的請假規定是什麼？」它絕對答不出來，因為它沒讀過你們公司的內部文件。但透過 RAG，你可以發揮以下優勢：
• 解決「胡說八道」 (Hallucination)：AI 必須根據搜尋到的文件回答，不能亂編。
• 知識即時更新：你不需要重新訓練 AI（那非常貴且耗時），只要把新的 PDF 丟進 MGBOX 的資料夾，AI 就立刻「學會」了新知識。
• 隱私與安全：結合 MGBOX，你的所有公司文件都存在這台機器裡，RAG 過程也在本地完成，機密完全不出門。
📮簡單來說，RAG (Retrieval-Augmented Generation，檢索增強生成) 是一種讓 AI 「翻書找答案」的技術。
想像一下：
• 傳統 AI (如 ChatGPT)：像是一個考前背了很多書的學生，但他腦中的知識只停留在他「畢業（訓練結束）」的那一天。如果你問他昨天發生的事，或問他你家裡的私房菜譜，他可能會胡說八道（幻覺）。
• RAG 模式：給這個學生一本參考書（你的資料庫）。當你提問時，他會先去翻這本書，找到相關內容後，再用他的語言組織能力回答你。
RAG 的運作流程（三步驟）
1. 檢索 (Retrieval)：當你輸入問題時，系統先去你的私有文檔（PDF、Word、資料庫）裡搜尋最相關的片段。
2. 增強 (Augmentation)：將搜尋到的「正確資訊」塞進你的問題裡，組合成一個更強大的指令（Prompt）。
3. 生成 (Generation)：將這個充滿資訊的指令丟給 AI（例如 TAIDE），讓它根據這些真實資料寫出答案。
為什麼 TAIDE 結合 MGBOX 非常需要 RAG？
如果你直接問 TAIDE：「我們公司的請假規定是什麼？」它絕對答不出來，因為它沒讀過你們公司的內部文件。但透過 RAG，你可以發揮以下優勢：
• 解決「胡說八道」 (Hallucination)：AI 必須根據搜尋到的文件回答，不能亂編。
• 知識即時更新：你不需要重新訓練 AI（那非常貴且耗時），只要把新的 PDF 丟進 MGBOX 的資料夾，AI 就立刻「學會」了新知識。
• 隱私與安全：結合 MGBOX，你的所有公司文件都存在這台機器裡，RAG 過程也在本地完成，機密完全不出門。
