RAG 的核心概念，是讓 LLM 回答時先參考企業指定的知識來源，再根據找到的內容生成回答。它特別適合公司內部有大量文件、規範、FAQ、案件紀錄或專案資料，而且使用者常需要快速查詢、摘要或比對資訊的情境。
適合 RAG 的流程特徵
如果某個工作需要經常查文件、答案會因公司制度而不同、需要附上來源依據，或資料會持續更新，就很適合評估 RAG。例如客服回覆、內部 IT 支援、法規與制度查詢、產品知識庫、教育訓練教材、標案文件、專案交接資料與維運手冊。
不適合只靠 RAG 的情境
RAG 不是萬能資料庫。如果流程需要精準交易狀態、權限控管、即時計算或複雜報表，就不能只把資料丟進向量資料庫。這類情境通常需要 RAG 搭配既有資料庫查詢、後台規則、API 與人工覆核，才能兼顧彈性與正確性。
知識庫要先整理，不是直接上傳
文件進 RAG 前，需要先整理版本、分類、有效日期、資料來源、權限與摘要。過期文件、重複文件、格式混亂的 PDF 或無人負責更新的資料，都會讓回答品質下降。真正的知識庫建置，是內容治理與系統設計，不只是做向量索引。
米亞科技的建議
我們會先協助企業選一個知識密集且範圍明確的流程，建立文件分類、權限規則與回覆格式，再用小型原型驗證查詢品質。確認價值後，再擴充到更多部門與流程。RAG 的價值在於讓企業知識能被正確使用，而不是把所有資料一次塞進模型。