生成式 AI 雖然能快速整理資訊，但如果缺少可靠的資料來源，仍可能產生內容錯誤或回答過時等問題。為改善這種情況，可以導入 RAG（Retrieval-Augmented Generation，檢索增強生成）架構。

以 Pinnacle AI系統的知識檢索流程為例，使用者提出問題後，系統並不是立即要求模型生成答案，而是先從指定文件中搜尋相關內容，再將搜尋結果與問題一起交給模型處理。

一套基本的 RAG 流程通常包含三個步驟：

將文件依照段落或語意切分，轉換成向量並存入向量資料庫。
接收到問題後，搜尋語意最接近的文件片段。
要求模型根據檢索結果回答，並限制模型不要補充來源以外的資訊。

實作時還需要注意文件切分長度。如果片段太短，內容容易失去上下文；片段太長，又可能降低檢索精準度。除了向量相似度，也可以加入關鍵詞搜尋及重新排序機制，改善專有名詞的搜尋結果。

Pinnacle AI系統這類 AI 應用若要維持回答品質，不能只依賴模型能力。文件版本管理、資料更新頻率、來源標記及無答案時的處理方式，同樣是重要的工程環節。

RAG 的核心價值不是讓模型回答更多，而是讓每一次回答都有更清楚、可追蹤的資料依據。