Agentic RAG

在這篇文章中，我們將介紹 RAG 如何協助 AI agents 在進行推理或採取行動前，先取得最新、相關且可驗證的資訊，讓它們做出的決策建立在真實來源之上，而不是仰賴模型記憶。

RAG 透過從即時知識庫擷取資訊，改變模型「知道什麼」；微調則是利用精選範例進行訓練，改變模型「如何運作」。

Progress Agentic RAG 榮登 Snowflake MADQA Leaderboard 第 1 名，並經獨立驗證，提供最精準且具可靠依據的 RAG 答案。了解詳情。

關鍵字搜尋與語意搜尋各自適合解決不同的檢索問題，但單獨使用任何一種都不完美。

持續的 RAG 評估將從取樣意見中轉化為可得分且可追蹤的證據，供治理團隊使用。在這篇文章中，我們將探討 Progress Agentic RAG 中的持續評估。

傳統的 RAG 系統建立在一個簡單的概念上：找出最相關的資訊，將其加入提示詞（prompt），再生成答案。對於答案可以直接在相關內容中找到的問題，這種方式效果很好……

太多的 AI 模型在缺乏適當治理以保護它們的情況下，無法突破信任的門檻。進步的 Agentic RAG。

Ragie將於7月19日關閉。了解如何將您的RAG流程遷移到Progress Agentic RAG — 誠實的功能比較、逐步的遷移指南，以及免費試用，讓您在…之前即可順利上線。

協會如何利用AI搜尋技術來釋放其現有的內容庫、提升會員參與度並促進非會費收入成長。

隨著科技的進步，AI搜尋技術為協會提供了前所未有的機會，讓他們能夠充分利用其豐富的內容資源。以下是一些關鍵點，說明協會如何運用這項技術來達成目標：

1. **內容探索與發現**：AI搜尋能夠深入協會的內容庫，幫助會員輕鬆找到相關的資源，從文章、報告到網路研討會等。這樣可以增加會員對內容的使用率，進一步提升其參與感。

2. **個性化推薦**：透過AI技術，協會可以根據會員的興趣和過去的行為，提供個性化的內容推薦。這樣不僅能提高會員的滿意度，還能讓他們更頻繁地訪問協會的資源。

3. **提高會員互動**：AI搜尋不僅限於靜態內容，還可以用於促進會員之間的互動，例如問題與解答平台或論壇。這樣的互動可以增強會員間的聯繫，讓他們感受到社群的價值。

4. **推動收入成長**：利用AI搜尋技術，協會也可以開發付費內容或專屬資源，以吸引非會員或現有會員的額外消費。例如，提供獨家報告、線上課程或專業諮詢服務等，這些都能成為非會費收入的潛在來源。

5. **數據分析與改進**：AI技術能夠收集與分析會員的搜尋行為，協會可以依據這些數據進行內容優化和策略調整，進一步提升會員的整體體驗和滿意度。

總結來說，藉由運用AI搜尋技術，協會不僅能夠有效管理和運用現有的內容資源，還能提升會員參與度並探索新的收入來源，為未來的發展打下堅實的基礎。