RAG 技術進化：RAPTOR 如何讓 AI 更懂長文章

傳統 RAG 在處理長文本時常因檢索片段零散而失去脈絡，來自 Stanford 的 RAPTOR 技術透過「多層語意樹」，讓 AI 能同時掌握主題與細節，實現更完整的檢索與生成，它具備長文本友好、脈絡完整、檢索策略靈活等優勢，特別適用於企業知識庫、長篇報告分析與專業內容服務，未來更有望成為智慧搜尋與知識管理的核心技術。
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RAPTOR：突破傳統 RAG 的長文本檢索新方法

近年來，檢索增強生成（RAG, Retrieval-Augmented Generation） 成為提升 AI 回答準確度的關鍵技術，但傳統 RAG 在處理長文本時常遇到瓶頸：檢索結果多半是零碎片段，缺乏上下文脈絡，導致生成內容斷裂或語意跳躍。

為了解決這個問題，來自 Stanford 的研究團隊提出 RAPTOR（Recursive Abstractive Processing for Tree-organized Retrieval），它透過「多層語意樹」結構，讓 AI 不僅能讀懂片段，更能同時掌握主題與細節，在長文本檢索中展現突破性的效果。

什麼是 RAPTOR？

RAPTOR 是一種改良版的 RAG 方法，其核心在於分層理解長文本，流程如下：

1. 將文本切成小段並向量化（Embedding）。
2. 將相似段落分群（Clustering）。
3. 使用大型語言模型為每個群生成摘要（Summarization）。
4. 重複以上步驟，形成由細到粗的多層摘要樹。

這就像把一本厚書先劃分成章節與小節，再為每一層撰寫摘要，最終組成一棵完整的語意樹。

RAPTOR 的兩種檢索策略

RAPTOR 在檢索時提供兩種模式：

1. Tree Traversal（逐層遍歷）
   • 從根節點開始，逐層往下找到最相關內容。
   • 適合需要長脈絡的問題。

1. Collapsed Tree（樹狀壓縮）
   • 將所有層節點攤平成單層，一次選出最相關內容。
   • 檢索速度快，整體效能表現佳。

為什麼 RAPTOR 更強？

與傳統 RAG 相比，RAPTOR 的優勢在於：

• 完整脈絡：同時保留高層主題與細節資訊，避免只檢索到零碎片段。
• 長文本友好：特別適合小說、教科書、技術文件等需要多層語意的內容。

未來可研究方向：

• 自動化檢索策略選擇：系統能動態判斷何時用 Tree Traversal 或 Collapsed Tree。
• 多模態資料檢索：處理圖片、影片等不同格式的資訊。

應用場景

RAPTOR 的價值不僅在於能「找到」資料，更在於真正「理解」資料結構與脈絡。

對企業而言，應用場景廣泛：

• 內部知識庫檢索：快速整合跨部門、跨格式的文件，提供即時答案。
• 長篇報告分析：從研發報告、財務文件中萃取核心觀點與支撐細節，加快決策效率。
• 專業內容服務：在法律、醫療、教育等專業領域，幫助專業人員節省閱讀與整理時間。

結論

RAPTOR 代表了檢索技術的新一階段，透過「多層語意樹」，它能讓 AI 不只停留在片段檢索，而是同時掌握主題脈絡與細節內容，未來，RAPTOR 有望成為企業知識管理與智慧搜尋系統的核心技術，推動 AI 從「被動查找」走向「主動理解」。

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