RAG 系統透過搜尋引擎找出相關資訊，再由大語言模型生成答案，提升資訊檢索效率與準確性。這種架構能有效結合兩者優勢，避免大語言模型產生幻覺，並讓搜尋結果更具體。開發者可以根據不同需求選擇合適的搜尋引擎和大語言模型，打造客製化解決方案。載入 Word 檔案方面，python-docx 適合處理檔案結構和內容，而 unstructured 則著重於文字分析和資訊提取，兩者各有不同的應用場景。
RAG 系統概述
RAG 系統結合了搜尋引擎和大語言模型（LLM）。搜尋引擎找到資料函式庫中最相關的資訊，LLM 根據這些資訊生成答案。
載入 Word 檔案
載入 Word 檔案可以使用 python-docx 或 unstructured 函式庫。python-docx 可以用於建立和更新 Word 檔案，而 unstructured 可以將檔案分解為結構化元素。
從技術架構視角來看，RAG 系統巧妙地結合了搜尋引擎的精準檢索能力和大語言模型的理解生成能力，為知識密集型應用提供了一個強大的解決方案。透過搜尋引擎篩選關鍵資訊，LLM 不再需要處理海量資料，從而有效降低運算成本並提升回應速度。然而，搜尋引擎的索引品質和 LLM 的上下文理解能力仍是限制 RAG 系統效能的關鍵挑戰。技術團隊需要關注搜尋引擎與 LLM 之間的介面最佳化，例如提升搜尋結果的相關性和 LLM 的提示工程技巧，才能最大化發揮 RAG 系統的效能。展望未來，向量資料函式庫和更精細的語義搜尋技術將進一步提升 RAG 系統的精準度和效率，使其在知識管理、智慧客服等領域扮演更重要的角色。對於企業而言，匯入 RAG 系統的關鍵在於資料品質的提升和與業務場景的深度整合。