- RAG 聊天機器人結合了檢索與語言生成,能比傳統機器人提供更精確、具情境意識的回應。
- RAG 透過存取外部資料來減少錯誤並提升可靠性,而不是僅依賴語言模型本身的知識。
- 建立 RAG 機器人需要設定專案、撰寫明確的行為指令,並連接知識來源。
聊天機器人正在改變企業與用戶互動的方式,但許多機器人在情境與準確度上仍有不足。這正是檢索增強生成(RAG)發揮作用的地方。
RAG結合知識檢索與語言生成的優點,讓聊天機器人能存取外部資料,提供精準且具情境的答案。結果是:更少錯誤、更有效率、更可靠的回應。
過去幾年,我們已部署超過 75 萬個聊天機器人,甚至為它們打造了專屬且先進的 RAG 流程。
所以在這份指南中,我會帶你一步步建立自己的 RAG 驅動聊天機器人——從行為定義到無縫部署。
RAG 聊天機器人的應用場景
你正準備將 RAG 聊天機器人整合到產品、專案或個人興趣中嗎?讓我們來看看這些知識型聊天機器人可以強化的各種應用。
使用 Botpress 建立 RAG 聊天機器人非常簡單。以下是詳細步驟,協助你快速上手。
本教學將以建立一本書籍問答聊天機器人為例。完成後,你可以透過相關整合,將機器人部署到多個平台。
步驟 1:建立你的專案
首先,在 Botpress 建立一個新專案。登入後,選擇「從零開始」範本,以獲得完整的自訂彈性。

步驟 2:撰寫明確的指令集
指令集決定 RAG 聊天機器人的行為,可在 Studio 的「指令」區段編輯。請明確說明機器人如何檢索與呈現資訊。
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撰寫指令集時,請涵蓋以下重點:
- 說明機器人應優先使用外部知識來源,而非僅依賴內部模型資料。
- 描述回應的語氣與風格,建議以範例對話與回覆說明。
以下是一份「服飾網站常見問答」聊天機器人行為的指令集範例:
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."
步驟 3:新增知識來源
為了讓 RAG 聊天機器人更有效,請連接相關的外部知識來源,例如 PDF 文件、網站網址或 API。操作方式如下:
- 進入 Botpress 的「知識庫」區段。
- 上傳文件或新增網站網址作為知識來源。
- Botpress 會自動索引內容,並將其分割成可檢索的小型知識片段。

步驟 4:自訂聊天機器人身份
為你的聊天機器人命名並設定個性,讓它符合你的使用情境。這個步驟很重要,能避免機器人誤認自己是 ChatGPT 或 Claude。
- 前往「機器人詳細資料」
- 點選「產生」,即可根據指令與資料自動建立機器人身份,或自行撰寫。

步驟 5:部署你的聊天機器人
現在機器人已可預覽與分享。你可以這樣存取並測試:
- 在 Botpress Studio 點擊「發布」,即可部署你的 RAG 聊天機器人。
- 複製連結,開始對話吧!

步驟 6:自訂聊天機器人外觀
想讓 Webchat 更符合你的品牌形象與語調嗎?只要在「分享」中點選「自訂 Webchat」即可。

立即打造 RAG 聊天機器人
RAG 聊天機器人正改變企業即時、精確回應的方式,優化工作流程並提升用戶體驗。透過 Botpress 提供的工具,你可以輕鬆打造智慧型聊天機器人。
只需一鍵上傳知識庫,並無縫整合 Slack、WhatsApp、Notion 等平台,你就能用 Botpress 在幾分鐘內部署強大的 RAG 聊天機器人。
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常見問題
1. RAG 聊天機器人與傳統聊天機器人有什麼不同?
RAG 聊天機器人與傳統聊天機器人的差異在於,傳統機器人依賴固定回應或預訓練模型,而 RAG(檢索增強生成)聊天機器人會從外部知識庫擷取相關資料,並用於即時生成更精確的回應。
2. RAG 系統如何決定要檢索哪些知識、又要生成哪些內容?
RAG 系統會先用檢索器根據使用者問題找出最相關的文件或資料片段,再將這些資訊傳給語言模型,讓回應內容以檢索結果為基礎,而非僅靠過去訓練。
3. 沒有上傳外部知識來源也能用 RAG 嗎?
技術上可以不用上傳外部知識來源來使用 RAG,但這樣就失去它的核心優勢。RAG 的設計就是要補充語言模型以領域專業或即時資料,省略外部知識會讓它失去意義。
4. RAG 適合多語言應用嗎?
是的,只要語言模型與檢索到的文件都支援目標語言,RAG 就適合多語言應用。許多現代 LLM 與向量資料庫都能處理多語查詢與內容。
5. 如何評估檢索知識的準確性與相關性?
你可以透過記錄被檢索的文件、將生成的答案與正確答案或專家意見比對,並追蹤回應正確率、用戶滿意度、點擊率或後續互動等指標,來評估檢索知識的準確性與相關性。






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