檢索增強生成
使用 RAG 利用官方 IBM i 文件提升 Bob 的回應準確性。
IBM Bob Premium Package for i 包含檢索增強生成（RAG）文件搜尋功能，讓 Bob 在回答問題時能夠語義搜尋全面的 IBM i 文件語料庫。
什麼是 RAG
檢索增強生成（RAG）是一種將大型語言模型（LLM）的生成能力與精選、可搜尋的知識庫相結合的技術。IBM Bob Premium Package for i 可以存取已索引的 IBM i 文件、IBM Redbooks 和其他 IBM i 參考手冊的向量資料庫——以一種允許 Bob 快速找到與您的問題有意義相關的內容的方式建構，而不僅僅是文字上的相似。
Bob 不僅依賴模型所知道的內容，還可以從官方 IBM i 文件中取得內容相關的摘錄，並使用它們將其答案建立在經過驗證的、最新的內容上。這意味著 Bob 的回應不太可能基於過時的訓練資料或幻覺事實，而更可能反映準確且來自 IBM 的指導。
運作方式
Bob 遵循以下步驟：
IBM i Developer 和 IBM i Database 模式均配備了 search_ibm_i_docs_with_rag 工具，該工具接受自然語言查詢並傳回按語義相似度排序的內容相關文件摘錄。
在回答受益於語義理解的概念性或開放式 IBM i 問題時，Bob 會觸發該工具。這可以用於進一步了解 IBM i 主題，包括 ILE 程式設計（RPG、CL、DDS、COBOL、C、C++）、Db2 for i SQL、IFS 和 QSYS 檔案系統、系統操作、安全性、效能、網路、儲存和故障排除。
Bob 將傳回的文件摘錄納入其回應。如果初始結果未完全解答問題，Bob 會精煉其查詢並在形成最終答案之前再次搜尋。
Bob 通常會在遇到 IBM i 問答式問題或發現自己陷入重複循環時（例如，在重複嘗試解決編譯問題後）觸發 RAG。但是，如果出現以下情況，您始終可以直接要求 Bob 搜尋文件：
- Bob 的答案似乎過時或不完整，並且尚未使用該工具
- 您想深入探討某個主題，例如特定的 RPG 或 SQL 概念
- Bob 在未參考文件的情況下反覆做出不準確的假設
例如，您可以明確地說：「搜尋 IBM i 文件以了解存在哪些 SQL 技術來清除資料佇列中的訊息。」或簡單地說「在回答之前檢查文件...」。