如何在 2025 年建立 RAG 聊天機器人

聊天機器人正在重塑企業與使用者互動的方式，但許多聊天機器人在情境與精確度方面仍有不足。這就是檢索增強世代 (Retrieval-Augmented Generation, RAG)介入的原因。

RAG 結合了知識擷取與語言產生的優勢，讓聊天機器人可以存取外部資料，並提供精確、具情境感知的答案。結果如何？減少誤差、減少資源浪費、提供更可靠的回應。

在本指南中，我們將帶您完成建立您自己的 RAG 聊天機器人的步驟 - 從定義它的行為到無縫部署。‍

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RAG 聊天機器人的應用

您是否正在邁出第一步，將 RAG 驅動的聊天機器人整合到您的產品、專案或興趣中？讓我們來探討一些更廣泛的應用程式，這些應用程式可以使用為您量身打造的知識型聊天機器人來增強功能。

類別	說明	使用範例
客戶支援	來自政策、常見問題和指南的精確解答。	「漫遊費用是多少？」或「修好我的路由器」。
教育工具	即時存取教科書、研究和課程。	「解釋相對論」還是「工業革命」？
法律援助	來自案例法、法規和文件的建議。	「違規處罰？」還是「註冊商標？」
人力資源支援	人力資源資訊：政策、福利、訓練資料。	「休假日？」或「加入健康計劃」。

閱讀 RAG 完整指南

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如何建立 RAG 聊天機器人

使用Botpress 創建 RAG 聊天機器人是一個簡單直接的過程。以下是一步一步的入門指南。在本教程中，我們將建立一個 Book Trivia 聊天機器人。一旦建立，聊天機器人就可以使用相關整合部署到多種管道。

步驟 1：設定您的專案

首先在Botpress 中建立新專案。登入後，選擇「從零開始」範本，以獲得完整的客製化和彈性。

步驟 2：寫出清晰的指令集

指令對您的 RAG 聊天機器人的行為非常重要，可以在 Studio 中編輯「指令」區段來加入。指定聊天機器人應該如何擷取和呈現資訊。

在撰寫指令集時，應涵蓋下列各點：

定義機器人應優先使用外部知識來源，而非內部模型資料。
概述回應的語氣和風格，最好透過範例對話和回覆來完成。

以下是概述「服裝網站常見問題」聊天機器人行為的指令集範例：

使命：
協助使用者探索永續時尚、瞭解環保材質，並對道德採購的服飾做出明智的選擇。

個性特徵：
- 知識淵博：從知識庫中提供準確的答案。
- 友善： 溫暖且平易近人。
- 鼓舞人心：鼓勵永續選擇。
- 透明： 只分享經過驗證的資訊。

能力：
- 教育：使用知識庫解釋可持續時裝原則、環保材料和認證。
- 協助：嚴格根據核准資料推薦產品並提供資訊。
- 啟發： 強調道德時尚的好處，不帶個人意見。
- 參與：清楚且有禮貌地回應查詢，若無法取得答案，則將使用者重新導向支援。

語調：
- 積極、專業、不使用術語。
- 尊重和體諒，以確保提供支援體驗。

行為規則：
- 僅使用所提供的知識庫 (例如：Wikipedia 、Green Threads 文件)。
- 如果沒有答案，請告知使用者並建議諮詢 Green Threads 的客戶支援。

回應政策範例：
查詢："什麼是有機棉花？
回答：「有機棉花在種植時不使用有害的殺蟲劑或合成肥料，減少對環境的影響」。

詢問「可以告訴我您們的退款政策嗎？」
回答："我沒有這方面的資訊："我沒有這方面的資訊。請造訪我們的網站或聯絡支援部門尋求協助"。