RAG 與知識庫

RAG Grounding 私有知識庫錨定是什麼？拒絕通靈編造

2026/8/28酒Ann1,129 字約 4 分鐘

RAG Grounding（私有知識庫錨定）是 Grounding 資訊錨定的一種常見做法，先從你的私有知識庫中檢索相關資訊，再把這些資訊增強進提示詞裡，讓模型嚴格依照這些資料作答，而不是憑印象猜測或通靈編造。它的關鍵在系統指示要嚴格約束，明確要求「請根據以下參考資料回答，若沒有寫到就直接說不知道」。這樣答案有依據可追溯，也能大幅降低幻覺，是企業導入知識庫問答最常見的做法。

RAG Grounding 私有知識庫錨定是什麼？拒絕通靈編造

問 AI 公司內部規定，如果它憑印象亂答，看起來很自信，其實是在通靈編造。

RAG Grounding 就是把答案錨定在你自己的文件上，讓它不知道就說不知道。

你將學到什麼

定義

先檢索私有知識庫，再嚴格依檢索到的資料回答，拒絕自行推測。

白話比喻

像規定回答前一定要先翻開指定的參考書，不准憑記憶亂答。

跟誰容易搞混

常跟 Search Grounding 網路搜尋錨定搞混。一個錨定在你的私有文件，一個錨定在即時網路搜尋結果。

定義

RAG Grounding 是讓 AI 嚴格根據指定文件回答，拒絕通靈編造。做法是先用 RAG 從私有知識庫中檢索相關資訊，再增強進提示詞，讓模型嚴格依資料作答。

運作流程是六步：使用者提問、語意理解並轉成向量、向量檢索相似度搜尋、把檢索到的片段跟嚴格指示組合成提示詞、模型依此生成回答、回答附上來源引用。

白話比喻

RAG Grounding 就像規定考試作答前，一定要先翻開指定的那本參考書，答案要能對應到書上的內容，不准憑記憶隨便寫。

系統指示通常會這樣寫：請嚴格根據參考資料回答問題，如果資料裡沒有寫到，請直接回答不知道，絕對不允許通靈編造或自行推測。

沒有 Grounding 跟有 Grounding 的差別

情境	沒有 RAG Grounding	有 RAG Grounding
問法	問公司規定，直接問模型	問公司規定，先檢索員工手冊再回答
答案來源	模型憑印象猜測	根據檢索到的文件內容
可追溯性	無法追溯依據	可附上來源文件與頁碼
結果	容易幻覺、不準確	準確、可追溯

實際用例

常見於企業內部知識問答，例如用 LINE Bot 查詢員工請假規定：系統先把問題轉成向量、到知識庫檢索最相關片段、組合成嚴格指示的提示詞、模型生成回答並附上參考的手冊頁碼，讓答案有依據又可查證。

常見誤解

最常見的誤解是以為只要接了 RAG 就自動不會幻覺。如果沒有在系統指示裡明確要求嚴格依資料回答、找不到就說不知道，模型在資料不足時仍可能自行補答案。

Grounding 的關鍵在這層約束，而不只是接上一個 Knowledge Base 知識庫就完事。

本文源起本文內容出自酒Ann 的「AI 實戰陪跑班」課程教材，由酒Ann 編寫成彙編條目。想系統性搞懂 AI 名詞，歡迎追蹤酒Ann 的 Facebook。

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常見問答

RAG Grounding 跟一般 RAG 有差別嗎？

RAG Grounding 更強調「嚴格約束」這一步，系統指示會明確要求模型只能依參考資料回答、不允許自行推測、找不到答案就直接說不知道。一般談 <a href="/blog/glossary-rag">RAG</a> 有時只講檢索加生成的流程，沒特別強調這層約束。

RAG Grounding 跟 Search Grounding 差在哪？

RAG Grounding 錨定的是你自己準備的私有知識庫，例如員工手冊；Search Grounding 錨定的是即時的網路搜尋結果。兩者都是 Grounding 的做法，差別在資料來源是私有文件還是公開網路。

設定 RAG Grounding 最容易漏掉什麼？

最容易漏掉的是系統指示不夠嚴格，沒有明確要求「找不到就說不知道」。少了這句約束，模型在資料不足時仍可能自己補答案，反而失去 Grounding 原本要防止幻覺的目的。