在生成式人工智慧（AI）風潮席捲企業界之際，許多公司急於導入大型語言模型（LLM）來提升業務效率。但「此篇文章」明確指出，若僅仰賴通用模型與外部資料，企業往往難以獲得實質投資報酬。真正能為企業創造價值的關鍵，在於結合企業自身的專有知識與內容，而「檢索增強生成」（Retrieval Augmented Generation, RAG）正是目前最有效的技術策略。企業的資料資產中，絕大多數屬於「非結構化數據」，包括合約、電子郵件、會議紀錄、內部文件等。這些資料未經整理，內容格式雜亂且品質參差不齊，卻是企業內部最具價值的知識來源。若能妥善清理、標記與結構化，就能讓生成式AI回應更精準、錯誤率更低，甚至避免出現幻覺式回覆。
此篇文章點出多數企業目前的盲點：即便明白非結構化數據對AI應用的重要性，卻缺乏相對應的品質控管與準備流程。即使在結構化數據管理已有一定經驗，對於處理非結構化資料仍明顯不足，導致生成式AI效果打折扣。文中強調，成功的RAG應用仰賴的不只是先進的模型，更是資料品質的整體提升與組織運作的全面配合。文章進一步提出六大步驟作為企業導入RAG前的資料處理指南：1.聚焦處理關鍵資料問題，避免試圖一次解決所有問題，應優先處理對業務價值影響最大的內容。2.嚴格評估數據來源與品質，堅持「少即是多」的原則，捨棄模糊、錯誤率高的資料。3.組織跨部門團隊協作，讓熟悉資料的實務人員共同參與品質提升作業。4.人機協作進行資料準備：一方面釐清詞彙定義、標記重要內容，另一方面透過AI自動分類、比對與摘要，提升效率。5.建立與驗證RAG應用程式，透過設計測試題庫來確保生成結果與企業知識一致。6.持續監控與優化應用流程，導入錯誤回饋、顧客行為分析及流程調整，確保長期成效。
實際案例也穿插文中，例如摩根士丹利、CarMax等企業透過長期資料清理與整理，成功導入RAG應用於研究、客服等業務場景。這些企業並非一蹴可幾，而是在AI應用成形前，便已投入大量人力與時間處理資料基礎建設。文章最終強調，企業若真想讓生成式AI成為競爭力的延伸，而非成本負擔，就不能忽視非結構化數據的重要性。RAG的確是一項技術性極高的策略，但只要採取正確流程與跨部門協作，就有可能讓AI在企業中真正解決業務問題，並產生長期價值。
