不是每間公司都該做 RAG——這是判斷標準

老闆問你：「我們什麼時候能有 AI 知識庫？」

競爭對手發了新聞稿，說他們用 RAG 打造了「智慧知識管理系統」。

老闆轉發給你：「這個我們能做嗎？什麼時候能上線？」

你心裡想的是：

我們的 Confluence 連自己人都懶得更新
文件散落在 5 個不同平台
上次有人整理知識庫是 3 年前
上 RAG？那不是把垃圾變成「自信的垃圾」嗎？

但你不能這樣回答。

你需要的是一個框架，讓你能用老闆聽得懂的語言，專業地評估這件事。

RAG 是放大器，不是修復器

先說結論：不是每間公司都該做 RAG，至少不是現在。

RAG（Retrieval-Augmented Generation）的本質是「把你的知識庫接上 LLM」。

如果你的知識庫本來就好：

文件有人維護
資訊有結構
員工會去查

那 RAG 會讓它更好——搜尋更快、回答更精準、使用體驗更佳。

但如果你的知識庫本來就爛：

文件過時
版本混亂
沒人在用

那 RAG 會讓它更爛——而且是自信地爛。

傳統搜尋找不到東西，用戶知道「沒找到」。 RAG 找到錯的東西，會包裝成流暢的答案，用戶以為是對的。

這比「找不到」更危險。

三個判斷維度

在回答老闆之前，你需要評估三件事：

你的知識現在有人在用嗎？
你有預算持續維護嗎？
出錯的後果你扛得起嗎？

判斷一：你的知識現在有人在用嗎？

這是最基本的問題。

如果現有知識庫沒人在用，RAG 不會讓它變得有人用。

RAG 只是換了一個介面（從搜尋框變成對話框），底層的問題不會消失：

內容過時 → RAG 會給過時的答案
內容矛盾 → RAG 會隨機選一個版本回答
內容不存在 → RAG 可能會幻覺出一個答案

診斷指標

問自己這些問題：

使用率

過去 30 天，有多少員工用過內部搜尋？
他們找到需要的資訊了嗎？
還是最後都去問同事？

新鮮度

核心文件（SOP、政策、技術文件）的最後更新時間？
有沒有「大家都知道是錯的，但沒人改」的文件？

Ownership

每份文件有明確的負責人嗎？
負責人知道自己是負責人嗎？
負責人有在維護嗎？

殘酷的現實

根據我的經驗，大多數企業的知識庫狀況是：

使用率 < 30%（大家寧願問人）
50% 以上文件超過 1 年沒更新
80% 的文件沒有明確 owner

如果你的公司是這樣，RAG 不是解法，是災難。

判斷二：你有預算持續維護嗎？

RAG 不是「做完就不用管」的專案。

它是一個需要持續營運的系統。

成本結構

一次性成本（PoC 階段）

項目	估計
資料處理與清理	2-4 週人力
系統開發	4-8 週人力
Embedding 處理	$100-500（依資料量）
測試與調整	2-4 週人力

持續成本（上線後）

項目	估計（每月）
Vector DB（如 Pinecone）	$70+
LLM API（如 OpenAI）	依用量，$100-1000+
Embedding API	依更新頻率
維護人力（至少 0.25 FTE）	看你的人力成本
監控與告警處理	時間成本

沒有 Owner 的 RAG 專案

我見過太多這樣的案例：

PoC 成功，大家很開心
上線，前幾週運作正常
新文件沒人加進去
舊文件沒人更新
回答品質開始下降
用戶開始抱怨
沒人有時間處理
系統變成「那個沒人敢關，但也沒人在用的東西」

如果沒有明確的 owner 和持續預算，不要開始。

判斷三：出錯的後果你扛得起嗎？

RAG 一定會出錯。

根據研究，即使是最好的 RAG 系統，faithfulness（答案忠於來源）也很難超過 95%。

這代表每 20 個回答，可能有 1 個包含錯誤資訊。

問題是：這 1 個錯誤的後果是什麼？

風險評估矩陣

使用場景	出錯後果	風險等級
內部 IT 知識庫	員工多花時間除錯	低
HR 政策查詢	員工誤解權益	中
客戶服務	客戶收到錯誤資訊	高
法規遵循查詢	法律風險	極高
醫療/金融建議	人身或財務損失	不建議

風險緩解措施

如果決定做，你需要：

1. 明確的免責聲明

本系統使用 AI 技術回答問題，可能出現錯誤。
對於重要決策，請務必查證原始文件。

2. 來源顯示

每個回答都要顯示「根據哪份文件」，讓用戶可以驗證。

3. Fallback 機制

當信心分數低於門檻，不要硬回答：

我找不到足夠的資訊來回答這個問題。
你可以：
1. 換個方式問
2. 直接查詢知識庫
3. 聯繫 [負責人]

4. Human-in-the-loop

高風險場景，RAG 只做「草稿」，人工審核後才發出。

RAG 就緒度檢核表

在決定之前，用這個 checklist 自評：

知識庫健康度（3 項）

過去 30 天，有 >50% 目標用戶使用過內部搜尋
核心文件的更新時間 < 6 個月
>80% 的文件有明確且有在維護的 owner

組織準備度（3 項）

有專人（至少 0.25 FTE）可以負責 RAG 系統維護
有年度預算用於 AI/知識系統營運
有定期審核與淘汰過時文件的機制

風險可控度（3 項）

錯誤答案的最壞後果是「浪費時間」，不是「法律責任」
用戶理解這是 AI 輔助，會自己驗證重要資訊
有 fallback 機制（找不到就轉人工或顯示原始文件）

評分解讀

達標項目	建議
9/9	✅ 綠燈：可以開始 PoC
6-8/9	⚠️ 黃燈：先補強弱項，1-2 個月後再評估
3-5/9	🔶 橘燈：需要 3-6 個月的基礎建設
<3/9	❌ 紅燈：先改善知識管理，RAG 不是現在的優先項

決策矩陣

根據兩個關鍵維度，你的處境落在哪裡？

                    │ 有維護能力          │ 沒維護能力
────────────────────┼────────────────────┼────────────────────
知識品質好          │ ✅ 現在就做         │ ⚠️ 先確保 owner
（文件新、有人用）  │                    │    再開始
────────────────────┼────────────────────┼────────────────────
知識品質差          │ 🔧 先整理 2-3 個月  │ ❌ 不要做
（文件舊、沒人看）  │    再啟動 RAG      │    先解決根本問題

各象限的行動建議

✅ 綠燈區：現在就做

你的知識庫健康，團隊也有能力維護
直接進入 PoC，3 個月內可以上線
重點是定義成功指標，不是糾結技術選型

⚠️ 黃燈區：先確保 owner

知識品質不錯，但沒人有空維護 RAG
先解決人力問題：誰是 owner？有多少時間？
沒有 owner 就不要開始，否則 3 個月後會後悔

🔧 橘燈區：先整理再做

有人力，但知識庫太亂
花 2-3 個月做「知識大掃除」
刪掉過時文件、合併重複內容、建立 owner 機制
然後再啟動 RAG

❌ 紅燈區：不要做

知識爛、也沒人維護
RAG 不會解決這個問題，只會讓問題更難被發現
先投資在知識管理的基礎建設

怎麼跟老闆說

這是最關鍵的部分。

如果結論是「可以做」

老闆，我評估過了，我們的知識庫狀況不錯，
團隊也有能力維護這個系統。

我建議 Q1 啟動 PoC，範圍先限定在 [具體領域]，
預計 3 個月後可以給你初步成果。

需要的資源是 [人力] 和 [預算]，
成功指標是 [具體指標]。

如果結論是「還不行」

❌ 不要這樣說：

「我們的資料品質不夠好，現在做 RAG 會失敗。」

老闆聽到的是：「你在找藉口。」

✅ 要這樣說：

老闆，我評估過了。

現在導入的成功率大概 40%，
主要風險是我們的知識庫有 [具體問題]。

如果先花 2 個月做資料整理，成功率會提高到 75%。

我建議這樣：
- 本季：先做知識庫健檢和整理
- 下季：啟動 RAG PoC
- Q3：正式上線

這樣風險更可控，也不會比競爭對手慢太多。
我下週給你一份詳細的準備計畫。

老闆聽到的是：「你有在想，而且有具體計畫。」

關鍵原則

不要說「不行」，說「還沒準備好」
給出具體時程，不是無限期延後
提出替代行動，讓老闆知道你在推進
用數字說話，「40% 成功率」比「可能會失敗」有說服力

如果決定做：第一步不是選技術

很多人一說要做 RAG，就開始研究：

用 Pinecone 還是 Weaviate？
OpenAI 還是 Claude？
LangChain 還是 LlamaIndex？

這些都不是第一步。

正確的啟動順序

第 1 步：資料盤點（1-2 週）

資料來源有哪些？
每個來源的資料量？
更新頻率？
誰是 owner？

第 2 步：範圍定義（1 週）

PoC 要解決什麼問題？
目標用戶是誰？
成功怎麼定義？

第 3 步：資料清理（2-4 週）

刪除過時文件
合併重複內容
補充缺失的 metadata

第 4 步：技術選型（1 週）

這時候才開始選工具。

第 5 步：PoC 開發（4-6 週）

小範圍驗證，快速迭代。

延伸閱讀

如果你決定做，接下來會遇到很多實作上的坑。

我寫了另一篇文章，專門講開發者在第一個月會踩的 5 個坑：

👉 RAG 專案的第一個月，你會踩的 5 個坑

那篇是給實際動手做的人看的，包含 chunking 策略、評估框架、監控指標等技術細節。

總結：一頁摘要

如果你需要一頁紙跟老闆報告，用這個：

RAG 導入評估摘要

現況評估：
- 知識庫健康度：[好/中/差]
- 維護能力：[有/不足/無]
- 風險等級：[低/中/高]

就緒度分數：[X]/9

建議：
- [現在做 / 先準備 X 個月 / 暫不建議]

如果做：
- 範圍：[具體範圍]
- 時程：[具體時程]
- 資源：[人力 + 預算]
- 成功指標：[具體指標]

如果不做：
- 替代方案：[先做什麼]
- 重新評估時間：[什麼時候]

最後的話

RAG 是好工具，但不是萬靈丹。

它能讓好的知識管理變得更好，但不能讓爛的知識管理變好。

在追逐 AI 熱潮之前，先問自己：

我們的知識，現在有人在用嗎？

如果答案是「有」，RAG 會是很好的加速器。如果答案是「沒有」，先解決這個問題。

技術債可以慢慢還，但「自信地給錯誤答案」的系統，會讓你的技術債利息越滾越高。

選擇權在你手上。