RAG 知識檢索

採用 RAG 技術,AI 只從你準備的知識庫中回答,不憑空捏造、不超出授權範圍,每一句回覆都有可追溯的依據,拒絕錯誤式回應。

RAG 知識檢索

運作流程範例

Step 1 / 4

常見問題

一般 AI 可能會依據訓練資料自行推測並生成回答,存在「幻覺(Hallucination)」的風險,即 AI 捏造不存在的資訊。RAG 則強制限定 AI 只能從貴方提供的資料中作答,確保每一句回應都有所依據,特別適合需要精確性的業務場景,例如產品規格說明、醫療資訊、法規內容等。

電話 AI 的回答需要在極短時間內完成,因此我們建議優先使用結構化資料庫。資料庫的查詢速度更快,有助於縮短回應延遲,提升通話體驗。若資料已整理為 PDF 或 DOCX 等文件格式,也可使用非結構化檔案,但建議盡量簡化文件結構以提升檢索準確度。

是的,貴方的資訊需要由貴方自行整理後提交。我們協助資料庫設定與匯入,但資料內容本身(產品資訊、FAQ、業務規則等)的準備,則需由貴方負責管理。

更新資料後需重新建立 Vertex AI Search 的索引,完成後 AI 即可依據最新內容作答。索引更新所需時間依資料量而定,一般在數分鐘至數十分鐘內完成。

線上體驗

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