從 RAG 到 eLAND Active RAGᵀᴹ：
主動式檢索如何讓企業知識管理更精準？
本期 AI 知識庫亮點
主動式檢索增強生成技術如何重塑知識管理
認識eLAND Active RAGᵀᴹ ── 主動式檢索增強生成技術
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內外部數據動態整合：
eLAND Active RAGᵀᴹ 能根據問題性質，自動判斷最佳數據來源，從內部系統、資料庫以及外部網站等多元數據庫中進行查詢，並進行綜合分析，使生成之回覆不再僅依賴過時數據，而是根據最新資料產出精確、全面的結果。 -
語義理解與推理：
與傳統基於靜態關鍵詞的檢索方式不同，eLAND Active RAGᵀᴹ 能夠理解語句的語義，並依據問題的背景進行推理和回應，使結果更相關且精準。例如，對於問題「如何優化員工的工作流程？」，系統會理解問題的核心是提升工作效率，並基於此提供具體的建議，如檢視現有工具的使用情況、引入自動化流程或改善跨部門協作等。 -
多回合查詢與自主優化
eLAND Active RAGᵀᴹ 能根據已獲得之初步資訊動態調整查詢策略，多回合查詢以逐步完善答案，從而實現更深入的問題解決和分析。例如，對於「如何提升某產品市場佔有率？」的提問，在第一輪查詢時先自內部資料中提取產品的銷售數據，提供概括性分析；接著，再根據已取得的結果，進一步從外部資料庫提取相關細節，如競品的市場策略、消費者對產品的反饋等，於後續查詢中補充數據背景或上下文資訊。
導入主動式檢索增強生成技術對知識管理的影響
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提升數據整合能力，突破資訊孤島
支援內外部數據的動態整合，能夠從企業內部資料庫、檔案系統到外部網站、公開數據源中提取所需資訊，並進行綜合分析，有效解決了傳統知識管理中數據分散、無法即時更新的難題。 -
增強問題理解與回應的精準性
理解使用者提問的核心意圖，並結合問題背景進行智能推理，提供更精準且相關的答案，大幅提升知識檢索的有效性，避免使用者因模糊或不相關的資訊浪費時間。 -
提升知識應用價值
透過 eLAND Active RAGᵀᴹ，能將分散的資訊轉化為結構化且易於應用的知識，例如生成與決策相關的報告或建議方案，協助企業組織快速識別業務機會或解決問題，抑或縮短內部問題回應時間、提升市場預測準確度，進而實現更高效的資源配置。
eLAND Active RAGᵀᴹ 在知識管理中的應用實例
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拆解任務及選用工具
系統首先分析問題，識別核心關鍵字（如「少子女化」、「社會衝擊」），並將問題拆解為可操作的子任務。接著，系統檢視可用的資料來源，如政策資料庫、最新的媒體報導、少子女化相關的學術研究與報告等，並選定最符合此問題的資料來源作為後續查詢的基礎。 -
生成輸入參數
根據問題內容與選定資料庫，系統會再進一步生成適配的查詢參數，即設定一組適合用來搜尋資料的條件，並以設定之參數為基礎，啟動後續資料檢索過程。例如： – 關鍵字：少子女化、社會影響、政策、新聞、研究計畫。 – 時間範圍：過去1年的相關資料。 – 查詢格式：結構化的API請求或自然語言查詢。 -
解析輸出結果
接著，系統會對檢索到的資料進行整理與分析，例如自少子女化相關的新聞報導中，統計出過去一年該議題的討論成長率，或是從研究資料中，彙整人口統計變化以及對社會經濟的具體影響點。 -
進行判斷及回覆
最後，系統將檢視目前取得的資訊是否足以回答問題。若資訊足夠，則系統便會根據統計之結果與分析，生成針對使用者提問的回答，如「少子女化對社會的衝擊包括勞動力減少、教育資源分配過剩及老齡化社會負擔增加等。」 而若判斷資訊仍不足，系統則會重新進行檢索、調整參數（如擴大時間範圍或查詢更多資料庫），最多重複三次，以確保回答的完整性與準確性。
常見問題 FAQ
Q1：一般 RAG 跟 eLAND Active RAGᵀᴹ (主動式檢索) 有什麼差別？
A：最大的差別在於「主動性」與「多回合推理」。
傳統 RAG 通常只進行一次性檢索，回答簡單問題還可以，但遇到複雜問題時容易資訊不足。eLAND Active RAGᵀᴹ 則會主動拆解任務，根據初步結果動態調整查詢策略，並進行多回合查詢。這就像是一個會思考的助理，在回覆前會反覆確認資料是否充足，確保答案更深、更準。
Q2：我的資料分散在公司內部與網路上，Active RAG 找得到嗎？
A：可以，eLAND Active RAGᵀᴹ 具備「內外部數據動態整合」的能力。
它能自動判斷問題的性質，同時從企業內部的資料庫（如研發文件、內部規章）以及外部的公開網站、研究報告中提取資訊。這解決了傳統 KM 無法即時更新或資訊孤島的難題，讓 AI 產出的回覆能結合最新的內外部數據。
Q3：Active RAG 如何處理「比較複雜」或「範圍很大」的問題？
A：系統會透過「任務拆解」與「自主優化」來應對複雜任務。
例如提問「少子女化的社會衝擊」，系統不會直接給出笼統回答，而是先拆解關鍵字，同步檢視政策庫、學術研究與最新報導，甚至會根據統計結果生成輸入參數。若系統判斷目前資訊不足以完整回答，還會重新檢索並調整搜尋範圍，直到答案完整為止。
Q4：導入主動式檢索增強生成技術，對企業有什麼幫助？
A：它能打破資訊孤島，將分散的數據轉化為結構化的共享知識。
透過 eLAND Active RAGᵀᴹ，原本散落在各部門、不同格式的檔案能被智能整合並推理。這能縮短跨部門諮詢的時間，協助管理層快速生成決策報告或建議方案，提升整體資源配置的效率。
Q5：為什麼 Active RAG 能讓 AI 回答得更「聰明」且更有邏輯？
A：因為其具備語義理解與智能推理能力。
不同於過去只能比對關鍵字，Active RAG 能理解問題背後的「背景」。例如詢問優化流程，系統會推理出核心目的是提升效率，並基於此背景從知識庫中找出如「引入自動化」或「改善協作」等具體建議，而不只是死板地回傳包含標題的文件。
Q6：意藍 AI Search for KM 系統如何結合 Active RAG 技術？
A：AI Search for KM 將其作為核心引擎，提供高效的智能問答服務。
該系統整合了 eLAND Active RAGᵀᴹ、搜尋引擎與大語言模型。當使用者提問後，系統會自動進行任務拆解、參數設定、結果解析及判斷回覆等步驟。目前已廣泛應用於企業與公部門，協助處理複合型的知識管理任務。
Q7：如果 AI 第一次檢索出的資料不夠完整，Active RAG 會怎麼做？
A：系統會啟動多回合查詢機制，最多重複三次進行自我修正。
在解析初步輸出結果後，若系統判斷目前的資訊不足以完全解答使用者的問題，它會自動重新生成查詢條件（例如擴大時間範圍或檢索更多資料來源），直到達到高準確度的回覆標準，這就是其「自主優化」的展現。
