1. What’s the difference between a RAG chatbot and a traditional chatbot?

The difference between a RAG chatbot and a traditional chatbot is that a traditional chatbot relies on static responses or pre-trained models, while a RAG (retrieval-augmented generation) chatbot pulls relevant data from an external knowledge base and uses it to generate more accurate responses in real time.

2. How does a RAG system decide what knowledge to retrieve vs. what to generate?

A RAG system uses a retriever to identify the most relevant documents or data chunks based on the user’s question, then passes that information to a language model which generates a response grounded in the retrieved content, rather than relying purely on prior training.

3. Can I use RAG without uploading external knowledge sources?

You can technically use RAG without uploading external knowledge sources, but doing so nullifies its core advantage. RAG is designed to supplement the language model with domain-specific or real-time data, so omitting external knowledge defeats its purpose.

4. Is RAG suitable for multilingual applications?

Yes, RAG is suitable for multilingual applications as long as both the language model and the retrieved documents support the target languages; many modern LLMs and vector databases are capable of handling multilingual queries and content.

5. How can I measure the accuracy and relevance of retrieved knowledge?

You can measure the accuracy and relevance of retrieved knowledge by logging which documents were retrieved, comparing the generated answer to ground truth or expert feedback, and tracking metrics like response correctness, user satisfaction, and click-through or follow-up rates.

Cara Membina Chatbot RAG pada tahun 2025

Ditulis oleh

Aryan Kargwal

Pembangun AI, Kandidat PhD, dan Pencipta Kandungan (edtr newsletter & Botpress)

Isi Kandungan

Langkah 1. tajuk langkah diletakkan di sini seperti dijangka

Ringkasan

Chatbot RAG menggabungkan pencarian maklumat dan penjanaan bahasa untuk jawapan yang lebih tepat dan relevan berbanding bot tradisional.
RAG mengurangkan kesilapan dan meningkatkan kebolehpercayaan dengan mengakses data luaran — bukan hanya bergantung pada pengetahuan dalaman model bahasa.
Membina bot RAG melibatkan penetapan projek, penulisan arahan tingkah laku yang jelas, dan penyambungan kepada sumber pengetahuan.

Chatbot mengubah cara perniagaan berinteraksi dengan pengguna, tetapi masih ramai yang gagal dari segi konteks dan ketepatan. Di sinilah Retrieval-Augmented Generation (RAG) memainkan peranan.

RAG menggabungkan kekuatan pencarian maklumat dan penjanaan bahasa, membolehkan chatbot mengakses data luaran dan memberikan jawapan yang tepat serta relevan. Hasilnya? Kurang kesilapan, kurang pembaziran sumber, dan respons yang lebih boleh dipercayai.

Kami telah melancarkan lebih 750,000 chatbot dalam beberapa tahun kebelakangan ini — dan kami juga mempunyai proses RAG tersendiri yang canggih untuknya.

Jadi dalam panduan ini, saya akan bawa anda melalui langkah membina chatbot berkuasa RAG anda sendiri — dari menentukan tingkah lakunya hingga pelaksanaan yang lancar. ‍

Bina Chatbot AI

Bina chatbot agentik tersuai

Mulakan sekarang

Aplikasi Chatbot RAG

Adakah anda baru mula menerapkan chatbot berkuasa RAG ke dalam produk, projek, atau hobi anda? Mari lihat beberapa aplikasi yang boleh dipertingkatkan dengan chatbot berpengetahuan yang disesuaikan untuk keperluan anda.

Kategori	Penerangan	Contoh Penggunaan
Sokongan Pelanggan	Jawapan tepat daripada polisi, Soalan Lazim, dan panduan.	"Apakah caj perayauan?" atau "Baiki penghala saya."
Alat Pendidikan	Akses segera ke buku teks, penyelidikan, dan kursus.	"Terangkan relativiti" atau "Revolusi Industri?"
Bantuan Undang-Undang	Nasihat daripada undang-undang kes, kod, dan dokumen.	"Denda untuk pelanggaran?" atau "Daftar cap dagang?"
Sokongan HR	Maklumat HR: polisi, faedah, bahan latihan.	"Hari cuti?" atau "Daftar pelan kesihatan."

‍

Baca Panduan Lengkap tentang RAG

Mahukan RAG berfungsi untuk anda? Kami boleh membantu.

Baca Sekarang

‍

Membina chatbot RAG dengan Botpress adalah proses yang mudah. Berikut adalah panduan langkah demi langkah untuk anda bermula.

Untuk tujuan tutorial ini, kita akan membina chatbot Trivia Buku. Setelah siap, chatbot boleh dilancarkan ke pelbagai saluran menggunakan integrasi berkaitan.

Cara Membina Ejen AI dengan RAG

Langkah 1: Sediakan projek anda

Mulakan dengan mencipta projek baharu dalam Botpress. Setelah log masuk, pilih templat "Start from Scratch" untuk penyesuaian penuh dan fleksibiliti.

Langkah 2: Tulis Set Arahan yang Jelas

Arahan sangat penting untuk tingkah laku chatbot RAG anda dan boleh ditambah dengan mengedit bahagian 'Instructions' dalam Studio. Nyatakan bagaimana chatbot harus mendapatkan dan menyampaikan maklumat.

Semasa menulis set arahan, pastikan perkara berikut:

Tetapkan bahawa bot perlu mengutamakan sumber pengetahuan luaran berbanding data dalaman model.
Terangkan nada dan gaya jawapan, sebaiknya melalui contoh perbualan dan balasan.

Berikut adalah contoh set arahan untuk tingkah laku chatbot 'Soalan Lazim Laman Web Pakaian':

Mission:
Assist users in exploring sustainable fashion, understanding eco-friendly materials, and making informed choices about ethically sourced clothing.

Personality Traits:
- Knowledgeable: Provides accurate answers from the knowledge base.
- Friendly: Warm and approachable.
- Inspiring: Encourages sustainable choices.
- Transparent: Shares only validated information.

Capabilities:
- Educate: Explain sustainable fashion principles, eco-friendly materials, and certifications using the knowledge base.
- Assist: Recommend products and provide information strictly from the approved data.
- Inspire: Highlight the benefits of ethical fashion without personal opinions.
- Engage: Respond to queries clearly and politely, redirecting users to support if answers are unavailable.

Tone:
- Positive, professional, and jargon-free.
- Respectful and empathetic to ensure a supportive experience.

Behavioral Rules:
- Use only the provided knowledge base (e.g., Wikipedia, Green Threads documents).
- If an answer isn’t available, inform the user and suggest consulting Green Threads’ customer support.

Example Response Policy:
Query: "What is organic cotton?"
Answer: "Organic cotton is grown without harmful pesticides or synthetic fertilizers, reducing environmental impact."

Query: "Can you tell me your refund policy?"
Answer: "I don’t have that information. Please visit our website or contact support for assistance."

Langkah 3: Tambah Sumber Pengetahuan

Untuk memastikan chatbot RAG anda berkesan, sambungkan ia kepada pengetahuan luaran yang berkaitan, seperti dokumen PDF, URL laman web, atau API. Berikut caranya:

Pergi ke bahagian “Knowledge Base” dalam Botpress.
Muat naik dokumen atau tambah URL laman web sebagai sumber.
Botpress akan mengindeks kandungan secara automatik, membahagikannya kepada bahagian pengetahuan yang lebih kecil dan mudah dicapai.

Langkah 4: Sesuaikan Identiti Chatbot

Peribadikan nama dan personaliti Chatbot anda agar sesuai dengan kegunaan anda. Langkah ini penting untuk memastikan chatbot anda tidak tersalah kenal sebagai ChatGPT atau Claude.

Pergi ke “Bot Details”
Klik 'Generate' untuk mencipta identiti chatbot anda berdasarkan arahan dan data, atau tulis secara manual.

Langkah 5: Lancarkan Chatbot Anda

Chatbot kini sedia untuk dipratonton dan dikongsi. Berikut cara untuk mengakses dan mengujinya:

Dalam Botpress Studio, klik “Publish” untuk melancarkan Chatbot RAG anda.
Salin pautan dan mula berinteraksi!

Langkah 6: Sesuaikan Penampilan Chatbot Anda

Ingin menyesuaikan Webchat anda agar selari dengan jenama dan suara anda? Hanya klik “Customize Webchat” dari “Share”.

Bina Chatbot RAG Hari Ini

Chatbot berkuasa RAG mengubah cara perniagaan memberikan jawapan tepat masa nyata, mengoptimumkan aliran kerja, dan meningkatkan pengalaman pengguna. Dengan alat yang disediakan oleh Botpress, anda boleh membina chatbot pintar dengan mudah.

Dengan muat naik knowledge base satu klik dan integrasi lancar dengan platform seperti Slack, WhatsApp, Notion, dan banyak lagi, anda boleh melancarkan chatbot RAG yang berkuasa dalam beberapa minit menggunakan Botpress.

Mula bina chatbot yang lebih bijak dan relevan hari ini — secara percuma.

Bina Chatbot AI

Bina chatbot agentik tersuai

Mulakan sekarang

Soalan Lazim

1. Apakah perbezaan antara chatbot RAG dan chatbot tradisional?

Perbezaan antara chatbot RAG dan chatbot tradisional ialah chatbot tradisional bergantung pada respons statik atau model yang telah dilatih, manakala chatbot RAG (retrieval-augmented generation) mengambil data berkaitan daripada knowledge base luaran dan menggunakannya untuk menjana jawapan yang lebih tepat secara masa nyata.

2. Bagaimana sistem RAG menentukan maklumat mana yang perlu dicari dan mana yang perlu dijana?

Sistem RAG menggunakan retriever untuk mengenal pasti dokumen atau bahagian data yang paling relevan berdasarkan soalan pengguna, kemudian menyerahkan maklumat itu kepada model bahasa yang akan menjana jawapan berdasarkan kandungan yang diperoleh, bukan hanya bergantung pada latihan terdahulu.

3. Bolehkah saya menggunakan RAG tanpa memuat naik sumber pengetahuan luaran?

Secara teknikal, anda boleh menggunakan RAG tanpa memuat naik sumber pengetahuan luaran, tetapi ini menafikan kelebihan utamanya. RAG direka untuk melengkapkan model bahasa dengan data khusus domain atau masa nyata, jadi tanpa pengetahuan luaran, tujuannya tidak tercapai.

4. Adakah RAG sesuai untuk aplikasi berbilang bahasa?

Ya, RAG sesuai untuk aplikasi berbilang bahasa selagi model bahasa dan dokumen yang diperoleh menyokong bahasa sasaran; banyak LLM dan pangkalan data vektor moden mampu mengendalikan pertanyaan dan kandungan pelbagai bahasa.

5. Bagaimana saya boleh mengukur ketepatan dan kerelevanan maklumat yang diperoleh?

Anda boleh mengukur ketepatan dan kerelevanan maklumat yang diperoleh dengan merekod dokumen yang diambil, membandingkan jawapan yang dijana dengan kebenaran sebenar atau maklum balas pakar, dan menjejak metrik seperti ketepatan respons, kepuasan pengguna, serta kadar klik atau susulan.