隨著人工智慧（AI）和生成式 AI 技術快速發展，企業在知識管理上面臨更高的需求。
傳統的企業知識庫和大型語言模型（LLM）依賴靜態資料，難以應對即時變化的市場需求，而 RAG（檢索增強生成）技術提供了全新解決方案，使企業能更靈活地管理知識和優化決策。

什麼是 RAG？

RAG 技術結合了生成式 AI 和檢索功能，使生成的回應不僅依賴訓練數據，還能根據內部知識庫中的最新內容生成更精確的回應。

這種整合讓 AI 回應更符合當前需求，使企業能夠即時應對市場變化。RAG 透過從已建立的資料庫檢索資訊，在生成時即時參考最新內容，為企業知識管理提供了可靠支援。

RAG 在企業知識管理中的應用

RAG 技術應用於企業知識管理系統中，可動態結合內外部資訊，提升應變能力。

例如，醫療機構利用 RAG 技術查找最新臨床研究，確保醫護人員獲取最新資訊。技術型公司則利用 RAG 支持工程團隊迅速解決技術問題，進一步增強了跨部門協作效率。

多領域的應用價值

RAG 不僅僅應用於知識管理，還在行銷、客戶服務等領域展現價值。

行銷團隊可以透過 RAG 從知識庫檢索市場趨勢和競爭情報，並利用生成式 AI 擬定更符合市場需求的策略。而在客戶服務中，RAG 讓客服人員即時獲取知識庫的最新資料，提升回應的精確性，進一步提升顧客服務體驗。

結論

RAG 技術不僅提高了企業知識管理的靈活性，還讓知識庫成為支持決策的重要資產。隨著數位轉型，RAG 為企業在瞬息萬變的市場中保持競爭力提供了強大支援。

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