最近我在 Amazon 上看到了一本以 RAG(Retrieval-Augmented Generation,檢索增強生成)精度改善 為主題的書籍。
為什麼想讀這本書 過去我讀過不少有關 RAG 精度改善的文章,在這過程中深刻感受到「提升 RAG 精度的方法真的非常多」。 雖然論文或技術文章中介紹了許多方法,但實際上能夠「全部親自嘗試,並整理出哪些方法真的有效」的內容卻相當少。 因此,這本書將有效的方法系統化整理,並集結成書,實屬難得。
這本書的內容設計成就算是完全不了解 RAG 的讀者,也能從零開始理解。 書的內容 本書共分為三章,盡量以簡潔且實務導向的方式呈現,方便讀者應用在實際專案中。 第一章:重新整理 RAG 的基本概念 說明 RAG 的基本運作原理與特徵,探討為什麼需要 RAG,以及為何「高精度化」如此重要。 第二章:RAG 的評估方法 在使用 RAG 時,能正確衡量「模型精度達到什麼程度」非常關鍵。 本章會介紹如何測量精度、應該採用哪些指標,以及在評估時應該注意的觀念與陷阱。 第三章:RAG 精度提升的實務策略(全書重點,占約 6〜7 成) 本章分為三個主要方向,詳細說明如何提升 RAG 的表現: 前處理優化:例如如何從 PDF 或 Excel 抽取資料、整理內容、設計適合的 chunk 分割與大小設定。 檢索精度提升:像是使用 Rerank 技術、Parent Page Retrieval 等方法,提高檢索到的資訊相關性。 生成精度改善:包含 Agentic RAG 等進階技巧,解釋如何更有效利用檢索結果產生高品質回答。 此外,書中穿插了多篇專欄,例如介紹 DeepResearch 及其改進方法,幫助讀者理解更進一步的發展性應用。 整體而言,本書所介紹的每一種方法都以學術論文或開源專案為基礎,並搭配實作的經驗,挑選出「實際可用、有效果」的方案。 因此,本書不僅是理論介紹,也是一份能直接應用於實務的參考指南。























