關於檢索增強生成（RAG）你不可不知的資訊

AI 在 IT 服務管理中的角色

大型語言模型（LLM）、檢索增強生成（RAG）和知識圖譜（KG）正重塑我們管理和利用龐大數據的方式，也深刻影響著 IT 服務管理（ITSM）的未來。深入了解這些技術的特性和彼此間的互動，有助於我們洞悉其革新 ITSM 的潛力。LLM  是一種在海量數據上訓練的先進 AI 模型，能夠根據輸入生成如同人類編寫的文本。值得注意的是，大型語言模型本身缺乏記憶能力，也無法存取即時資訊。此外，LLM  容易失焦或產生「幻覺」，尤其在處理大量輸入時。

為了解決 LLM 的這些限制，檢索增強生成（RAG）技術應運而生。RAG  透過在查詢時從知識庫動態檢索外部資訊，增強 LLM 的能力。這使得 LLM  能夠存取與查詢相關的最新資訊，並產生更準確、更切題的回應。RAG  透過提供外部數據的存取，顯著增強了 LLM，而知識圖譜（KG）則更進一步，提供了另一層次的精細化。KG  是一種結構化的數據庫，以實體及其關係的互連網絡形式儲存數據，為不同領域的知識（包括 ITSM）提供結構化的表示方法。在 RAG  仍有不足之處，特別是 ITSM 中常見的複雜、多步驟問題解決場景中，KG  可以進一步提升 LLM 的效能。透過利用 KG，系統可以瀏覽相互連接的數據點，提取和利用與使用者特定需求相關的資訊。

LLM、RAG 和 KG  三者結合，構成了 ITSM  的強大工具組合。ITSM 平台可以利用 LLM  強大的語言理解和生成能力，透過 RAG  進行動態資訊檢索，並整合 KG  提供深入的結構化情境洞察力，從而實現前所未有的自動化、準確性和效率。

本文章旨在探討這些技術為 ITSM 帶來的優勢。

ITSM 中的先進 AI：運作機制解析

系統首先從知識庫中提取關鍵資訊，並將其映射到知識圖譜上，圖譜展示了伺服器、應用程式和相關裝置等各種元素之間的相互關係。這種結構化表示形式儲存在數據庫中，然後轉換為嵌入，以便日後搜尋。嵌入模型也協助將知識庫中的其他數據以及查詢轉換為嵌入格式。這種格式允許系統搜尋知識圖譜和相關數據庫，以查找相關情境。LLM  隨後利用這些情境資訊生成連貫且準確的回應。這種方法展示了這些技術如何相輔相成：知識圖譜提供結構化情境，RAG 動態檢索最新數據，LLM  則將這些資訊合成為有用的、可操作的洞察力。

在 ITSM 中運用檢索增強生成、LLM 和知識圖譜

整合 LLM、RAG 和 KG 等先進技術，有望徹底改變 IT 領域。這些技術可以共同增強 IT 營運管理、IT 服務管理和 IT 營運人工智能（AIOps）。透過在 ITSM 框架中實施 LLM，可以即時回應客戶查詢，提供基於情境的解決方案，這有助於縮短解決時間並提高客戶滿意度。例如，LLM 可以協助自動生成工單、分類和情緒分析，並根據緊急程度對問題進行排序，以便更一致地達成服務水平協議（SLA）目標。此外，LLM 可以充當虛擬助理或聊天機器人，總結互動，從而提高 ITSM 框架內的營運效率。

與此同時，RAG  可以提升從龐大知識庫中檢索相關資訊的效率，使支援團隊能夠更有效地識別和應用最佳解決方案。知識圖譜則透過提供 IT 資產、事件和解決方案之間關係的結構化視覺化，增強決策流程。這種清晰的視覺化可以幫助團隊應對複雜場景，並做出更明智的決策，從而簡化重複性事件的識別。

除了客戶支援，LLM、RAG 和 KG 還可以增強其他重要的 IT 功能。它們可以透過結合歷史數據和即時數據分析，提供精確的、情境感知的建議，從而改進推薦系統。

在 AIOps 領域，這些技術可以透過分析日誌、查明根本原因和自動化糾正措施，在故障管理中發揮作用，從而最大程度地減少停機時間並提高系統可靠性。這些潛在的優勢，預示著 AI 技術與 ITSM 的整合前景一片光明。

LLM 在 ITSM 中的未來：特定領域和特定任務模型

雖然通用 LLM 已在廣泛的應用中證明其有效性，但在 IT 服務管理（ITSM）等專業領域，它們的能力可能受限。這些模型通常在龐大而多樣的數據集上進行訓練，這些數據集可能缺乏有效應對 ITSM 獨特挑戰所需的深入、特定知識。這可能導致回應不夠準確、技術理解錯誤或對 IT 營運和協議的理解不完整。

相比之下，特定領域和特定任務的 LLM  可以在 ITSM 應用中展現顯著優勢。這些模型可以在富含 ITSM  特定語言和場景的數據集上進行微調，使它們能夠更好地理解和回應該領域的需求。例如，專門為 ITSM 訓練的模型可能更擅長處理事件分類和問題解決等任務。將這些模型與 RAG 和 KG 等技術整合，可以進一步提高它們的效率，有助於管理複雜的多跳問答場景，在這些場景中，答案需要有效地整合來自多個來源的資訊。此外，使用嵌入（用於將使用者查詢與最相關資訊匹配）的語義搜尋有時可能無法理解使用者的真實意圖。例如，如果使用者提交了一張請求協助解決「伺服器中斷」問題的工單，但指定「與網絡問題無關」，系統仍然可能返回側重於網絡相關問題的故障排除步驟。特定領域模型在知識圖譜的輔助下，或許可以填補這一缺口，這在未來具有極大的應用潛力。

這些度身定制的 LLM，尤其是在使用 KG 和特定領域嵌入模型增強後，代表了 AI 在 ITSM 中的發展方向。在我們的 AI 實驗室，我們致力於透過先進的 AI 解決方案，突破 IT 服務管理的可能性界限。我們目前專注於微調 LLM，這些 LLM  提供專門適用於 ITSM 用例的強大多語言功能。這確保我們的模型能夠處理不同的語言需求，同時深度整合到 ITSM 流程中。此外，我們正在開發針對 ITSM 微調的多語言嵌入模型，這些模型可以無縫整合到 RAG、搜尋功能和知識圖譜的嵌入中。

透過將 LLM  的優勢與尖端的 RAG 技術和日益普及的知識圖譜相結合，我們正在增強 AI 解決方案的知識庫和回應準確性。展望未來，我們看到了多模態 RAG 和 RAG 改善的 LLM 的巨大潛力，這將進一步增強 AI 在 IT 環境中理解和生成有意義回應的能力。