LLM 大語言模型再強大，也無法回答訓練資料以外的內容，像是公司內部文件、最新新聞、個人筆記等。RAG（Retrieval-Augmented Generation，檢索增強生成）讓 LLM 在回答之前先從外部資料庫撈出相關段落當作參考，補上模型缺少的知識。這篇文章介紹什麼是 RAG、能做什麼、運作原理（含 Embedding 與高維度向量空間）、什麼情境適合或不適合使用 RAG，以及目前常見的 RAG 框架、向量資料庫與整合平台。