本篇文章透過「筆韻智匠 Quill Sage🖋️✨」和 Claude 3.5 Sonnet 聯合創作
前言：RAG 技術的應用與挑戰
嘿，各位開發者和 AI 愛好者們！今天我要聊聊 RAG (Retrieval-Augmented Generation) 技術。相信大家對這個名詞不陌生吧？ RAG 已經成為 AI 應用中不可或缺的一部分，特別是在需要大量精確資訊的場景中。
在開始深入探討之前，我想先邀請大家試試我開發的 C# AI Buddy。這是一個整合了 800 多頁 Microsoft Learn 文件的 C# AI 助手，不僅能回答你的 C# 相關問題，還能提供準確的文件參考連結。有興趣的讀者可以先體驗一下，看看它是如何運用我今天要討論的技術。本文後面會公開它的工作流程喔！
C# AI Buddy
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回到正題，RAG 技術雖然強大，但在實際應用中也面臨著一些挑戰。首先是「全文索引」做法的問題。當我們直接對大量文本進行索引時，常常會發現檢索結果不夠精準。想像一下，你在海量的文件中查找特定資訊，卻總是找不到最相關的那一篇。找不到正確的參考資料，AI 自然無法做出正確的回答。
另一個棘手的問題是 Chunk 大小的限制。在處理長文本時，我們通常需要將其分割成小塊 (Chunks) 進行處理。但是，Chunk 的大小上限往往會限制我們保留完整上下文的能力。結果就是，我們可能會錯過重要的上下文資訊，導致 AI 的理解不準確或是腦補產生幻覺。
這些挑戰促使我思考：有沒有更好的方法來改善 RAG 技術，既能提高檢索的準確性，又能在有限的空間內保留更多有價值的資訊呢？
接下來，我們就來探討一下「摘要索引與全文參考」這個方法，看看它如何應對這些挑戰，為 RAG 技術帶來新的可能性。