2025 年如何打造 RAG 聊天機器人

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。

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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。

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：

1. 進入 Botpress 的「知識庫」區段。
2. 上傳文件或新增網站網址作為知識來源。
3. 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。

1. 前往「機器人詳細資料」
2. 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：

1. 在 Botpress Studio 點擊「發布」，即可部署你的 RAG 聊天機器人。
2. 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。

立即開始打造更聰明、具情境意識的聊天機器人——完全免費。

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。