AI＋RAG＝KM 煉金術

發佈日期： 2025/07/28 07:00

AI＋RAG 高效開啟企業知識資產

2025 年，CPC 許勝雄董事長指出：「『企業的產品或經營是否應用 AI ？』已成分水嶺。」當今企業競逐數位轉型，AI 應用早已不是選項，而是決勝關鍵。整體而言，企業導入 AI 可分為二類：

一、將 AI 納入產品功能，例如：智慧工具、自動化設備等。
二、運用 AI 提升營運效能，例如：生成設計圖、輔助程式開發等。

本文聚焦於第二類之「知識產製」應用，探討 AI 成為企業智財的生成輔具，協助組織從海量資料中快速萃取高價值知識。

傳統知識管理（KM）著重「知識物件整合」與「使用效能」；然而，當員工面對新任務，即使企業具備完善的 KM 系統，仍需耗時閱讀資料、辨識關聯。AI 的導入則提供了解方，讓 AI 模擬人類邏輯，協助資料歸納並提出應用建議，大幅簡化人工作業流程。

但是，當企業難以自行訓練專屬模型，而通用型 AI 又欠缺企業內部資訊與專業知識時，「AI＋RAG」成為高性價比的答案！將訓練完成的 AI 模型導入企業，再透過「限定」的內部資料與知識來源進行檢索和生成，進而提供準確又貼近企業知識的回應。

AI＋RAG 打造專屬的知識回應力

RAG（Retrieval－Augmented Generation）中譯為「檢索增強生成」。當用戶向 AI 語言模型提出問題時，系統會在回覆前先進入「企業資料庫」進行檢索，挑選出與問題相關的內容，作為 AI 回應的參考依據。這類模式可比喻成「AI 看著參考書作答」而非依靠訓練學習的通用知識隨機作答，大幅提升回應的準確性。

上述模式特別適用於企業內部知識管理情境；企業無需自行從零訓練專屬模型，而是套用外部的強大語言模型，結合企業內部資料庫，透過 RAG 模式進行回應，有效使 AI 理解企業脈絡。

AI＋RAG 如捷徑 SLM 成關鍵

隨著大型語言模型（LLM）普及應用，全球許多企業陸續投入小語言模型（SLM）訓練。儘管 SLM 相對精簡，但其開發成本對多數中小型企業仍高不可攀。

於此同時，RAG＋AI 架構提供了務實可行的過渡方案，透過既有語言模型結合企業專屬知識資料，協助 AI 回應更聚焦、更可信、更可用。

未來，企業不見得需要萬事通型 AI ，轉而仰賴「針對特定專業領域」給出高精度回應的知識型 AI。這也意味著 AI 將朝向「專業分工、垂直應用」演進。

科技飛速發展，當訓練技術與工具再優化，例如：DeepSeek 採用「生成再訓練」的方式降低基層模型的開發門檻，企業將能更輕易打造以自身知識內涵「調教」出的 SLM。當專業語言模型與 RAG 架構進一步整合，將帶來更具行動力與商業價值的 AI 應用模式。

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