RAG 是什麼？為什麼現在特別重要？
傳統的大語言模型（LLM）主要依靠預訓練時期的知識來生成答案，但這些知識有兩個致命缺點，容易過時、答非所問，甚至產生幻覺。RAG（Retrieval-Augmented Generation） 透過「先檢索、再生成」，讓答案有來源、有依據，兼顧正確性與即時性。
對企業來說，這種能力至關重要——沒有 RAG，生成式 AI 難以在真實業務環境中落地。這也是為什麼 Google 在 Vertex AI 裡推出 RAG Engine，用受管服務把整條鏈路（擷取 → 嵌入 → 索引 → 檢索 → 生成）包起來，讓團隊可以更快、更安全地啟動 RAG 專案。
RAG、Grounding、Search：三者怎麼分？
在討論 Vertex AI RAG Engine 前，先弄清楚這三個名詞的差別。
- Search：傳統檢索，把最相關的資料找出來，但不一定能生成完整答案。
- RAG（Retrieval-Augmented Generation）：先檢索，再把找到的內容餵進模型生成回覆，兼具資料依據與自然語言表達。
- Grounding（錨定）：要求生成內容必須錨定在可信來源，確保答案可驗證，降低「幻覺」風險。
幾個關鍵角度比較
- 正確性：Grounding > RAG > Search
- 可追溯性：Grounding > RAG > Search
- 創造性：Search > RAG > Grounding
- 成本與複雜度：Search < RAG < Grounding
👉 簡單來說，RAG 在正確性與創造性之間取得平衡，既不像 Search 那樣缺乏依據，也不會像 Grounding 那樣過度受限；而在成本上，RAG 也比 Grounding 更容易落地。
RAG 的定位與案例數據
對大多數企業來說，RAG 是「速度快、效果佳」的折衷方案：
- 比 Search 更聰明：不只找到資料，還能生成自然流暢的回答。
- 比完全 Grounding 更省力：不需要大規模工程與合規維運，也能有效降低幻覺。
- 正確率提升：研究與 Google 官方案例指出，RAG 在知識問答與文件檢索的場景中，能把回答正確率從 60–70% 提升到 80–90%，同時把幻覺錯誤降低 20–40%。
- 常見應用：企業知識庫、客服自動化、醫療與金融文件檢索，大多都是先用 RAG 起步，再逐步強化 Grounding。
Vertex AI 如何支援 RAG？
自己從零開始實作 RAG，需要處理很多細節：
文件解析、分段切塊（chunking）、嵌入向量產生、建立索引、檢索與重排序，最後再把檢索結果餵給模型生成答案。這些步驟看似簡單，實際上需要跨多個工具與維運，對團隊來說是龐大的負擔。
Google 在 Vertex AI 裡提供了 RAG Engine，讓這些流程能以 受管（managed）服務 的方式完成，開發者只需透過簡單的 API，就能從資料匯入到答案生成一路跑通。
RAG Engine 的核心功能
- 資料匯入與解析
支援多種常見文件格式（PDF、TXT、網頁等），能自動完成資料清理與分段，減少前處理時間。 - 嵌入與索引
內建嵌入模型，並可直接對接 Vertex AI Vector Search 或第三方向量庫（如 Pinecone、Weaviate），讓檢索效能更快。 - 檢索與重排序
系統會自動從索引中找到最相關的片段，並用排序模型（re-ranker）優化結果，確保丟進模型的上下文最有用。 - 生成與錨定
把檢索到的內容餵給 LLM 回答，並可設定「必須引用來源」，大幅降低幻覺（hallucination），讓答案更可信。
👉 核心價值：團隊不需要再花大量時間維護檢索與編排基礎設施，可以專注在應用場景與使用者體驗。
RAG 系統建構的三種路徑
在企業導入 RAG 時，不同的團隊需求與資源差異很大：
- 有些公司只想快速上線，不希望碰到太多技術細節；
- 有些團隊需要一定的彈性，但又不想從零開始維運；
- 還有一些大型企業或高合規場景，則必須完全掌控系統，自己組建與維護。
因此，Google 在 Vertex AI 中設計了三種不同的選擇，對應不同情境：
| 方案 | 適合對象 | 優點 | 缺點 |
|---|---|---|---|
| Vertex AI Search | 想快速啟用知識檢索、FAQ 問答的企業 | 開箱即用、上線最快、內建權限控管 | 彈性有限，無法深度客製化 |
| Vertex AI RAG Engine | 想兼顧開發速度與一定客製化的團隊 | 受管管線，省去維運；可替換嵌入模型或向量庫 | 仍在 Google 框架下，特殊需求可能受限 |
| 完全自建（DIY RAG） | 大型團隊、高合規或特殊場景 | 自由度最高，可完全掌控架構與流程 | 工程量與維運成本最高，需要處理安全、效能、監控 |
部署與注意事項
在落地 Vertex AI RAG Engine 時，除了前面提到的功能與選型外，這些部署與環境上的限制也非常關鍵，建議在規劃時先確認：
- 配額與操作限制
- RAG Engine 的各種 API 請求與作業（匯入檔案、檢索請求等）有固定的每分鐘請求上限；匯入檔案時併發請求、每次匯入最大檔案數、JSON／TXT 或其他格式的支援也可能受限。若 “資料量” 或 “請求數” 特別大，要提前申請／估算配額需求。
- 加密與安全控制
- RAG Engine 支援 CMEK（客戶管理加密金鑰）以控制資料靜態加密，讓你可以自己管理 KMS 金鑰。也支援 VPC Service Controls（VPC-SC）的網路隔離策略，以提高資料安全。官方也提醒，CMEK 的設定一旦在 corpus 建立，就無法變更，並且在一個 project + 區域中使用的 CMEK 金鑰數有上限（最多 50 個）｡
- 資料駐留與合規性限制
- 注意目前 Data Residency 與 AXT 安全控制 尚未被支援，若您在某些國家或行業有法律、政策要求資料必須保留在特定地理區域或設有特定審計／安全控制，這可能會是阻礙。要先確認目標區域是否可用，並與 Google 支援確認相關政策。
- 區域功能差異與穩定度
- 雖然某些歐洲區域（如 europe-west3, europe-west4）被列為支援 region，但部分使用者反映 “上傳文件” 或 “建立 corpus” 等操作在這些地區的實際功能可能有延遲或尚未完全可用。若你的業務對 GDPR 或本地資料存放有要求，就要先測試這些功能在地是否穩定可用。
與勤英科技一起啟動你的 RAG 應用
RAG 已經成為企業導入生成式 AI 的務實起點，而 Google Cloud 的 Vertex AI 提供不同層級的選項，能協助團隊快速從 POC 驗證到正式上線。
然而，對許多企業來說，挑戰並不僅止於技術本身，而在於如何：
- 正確選型：判斷是用 Search、RAG Engine 還是完全自建。
- 控管成本：避免因為錯誤設計導致運算資源浪費。
- 兼顧合規與維運：在高標準的安全與法規需求下仍能順利落地。
這正是 勤英科技 Elite Cloud 的價值所在：
- 我們是 Google Cloud 官方認證合作夥伴，同時具備 多雲整合與成本優化 的深厚經驗。
- 能協助企業在 設計與部署 Vertex AI RAG 架構 的過程中，降低試錯成本，加速專案落地。
- 針對不同產業（金融、醫療、法務、零售），我們能提供符合合規要求的最佳實踐方案，確保 AI 應用不只是能用，而是能長期維運。
👉 如果你正考慮將私有資料與生成式 AI 結合，或想要在 Vertex AI 上快速啟動 RAG 應用，歡迎與勤英科技聯繫。我們將提供專業顧問服務，幫助你打造最適合的 AI 解決方案。
*參考資料: Google Blog
