"向ChatGPT询问公司内部的事情，它却答不上来"——解决这一烦恼的正是RAG（检索增强生成）。RAG通过让AI检索公司内部的文档、操作手册、FAQ，并基于这些内容进行回答，近年来在企业内部服务台和FAQ自动化领域得到了迅速普及。本文将通俗易懂地解说RAG的工作原理、其在企业内部文档检索・FAQ自动化中的优势、应对幻觉（AI错误回答）的方法，以及费用行情和定制开发的推进方式。
- RAG（检索增强生成）是将生成式AI与企业内部文档检索相结合，使AI基于公司自身信息进行回答的技术。
- 工作原理分为4个步骤：①文档采集・数据库化 ②检索相关文档 ③将问题＋文档传递给生成式AI ④基于依据生成回答。
- 由于回答基于实际文档，RAG可大幅减少幻觉（错误回答），但无法完全消除。重要业务需以人工确认为前提进行设计。
- 费用参考：SaaS型为月额数万至数十万日元。本公司（株式会社MRI）提供初始费用0日元・月额9.8万日元〜（不含税）的定制方案，费用因内容而异。
RAG是什么（企业内部数据AI）
RAG是"Retrieval-Augmented Generation（检索增强生成）"的缩写。简而言之，就是将生成式AI与"检索企业内部数据"相结合，使AI能够基于公司自身信息进行回答的技术。
ChatGPT等生成式AI从海量互联网信息中学习，具备丰富的"通用知识"。然而，贵公司特有的规程、操作手册、过往问询记录等内部信息并未经过学习，因此面对公司内部相关问题时，往往会给出答非所问的回答，甚至出现"似是而非的谎言"（即幻觉现象）。
RAG的工作原理（4个步骤）
RAG的工作流程可分为以下4个主要步骤。
| STEP 1 文档采集・数据库化 |
将企业内部文档（操作手册、规程、FAQ、会议记录等）导入系统，转换为AI易于检索的格式（向量数据）并存储至数据库。此步骤仅需预先执行一次。 |
|---|---|
| STEP 2 相关文档检索（Retrieval） |
用户输入问题后，系统自动从数据库中检索并提取与该问题语义最相近的内部文档。 |
| STEP 3 将问题＋文档传递给生成式AI（Augment） |
将检索到的内部文档内容作为"依据信息"，连同用户问题一起传递给生成式AI。 |
| STEP 4 基于依据生成回答（Generation） |
生成式AI参照内部文档内容生成回答。也可以标注所参考文档的出处。 |
企业文档检索・FAQ自动化的应用场景
以下是RAG特别能发挥优势的业务与用途。
| ① 企业内部服务台・问询自动应答 | 检索内部规程、劳动规则、IT操作手册及过往Q&A案例，自动生成回答。可自动化处理"年假申请流程是什么？""费用报销截止日期是哪天？"等反复出现的问询。 |
|---|---|
| ② 面向客户的FAQ・技术支持自动化 | 基于产品手册和常见问询案例，由AI自动回答客户提问。在提升服务质量一致性的同时，削减问询应对工时。 |
| ③ 营业・提案书制作的内部知识检索 | 对历史提案书、案例集、产品信息数据库进行统一检索，即时提供所需信息。有效削减营业人员的信息收集时间。 |
| ④ 从会议记录・报告书等大量文档中提取要点 | 对积累的会议记录、报告书、邮件等进行检索，即时回答"○○项目的决定事项是什么？""上个月的问题点有哪些？"等问题。 |
关于会议记录自动化，请参阅会议记录・语音转文字自动化｜AI工具选型・精度・费用。
为何有效／幻觉问题的应对方法
RAG在企业内部应用场景中受到好评，主要有以下3点原因。
① 基于依据，减少错误回答（幻觉） — AI基于内部文档内容进行回答，大幅减少无依据的捏造信息。
② 可显示出处 — 能够明确标注基于哪份文档进行回答，便于用户对内容进行确认和验证。
③ 信息更新便捷 — 只需将新文档添加至数据库，即可立即反映最新信息，无需重新训练模型。
费用行情（参考目标）
RAG・企业内部文档检索AI的费用因导入方式差异较大。以下为一般参考目标（实际费用因内容・数据量・联动对象而异）。
| 导入类型 | 初始费用参考 | 月额费用参考 | 特点 |
|---|---|---|---|
| SaaS型RAG・企业内部检索工具 | 0〜数十万日元 | 数万〜数十万日元 | 可快速上手使用，但在定制化及与现有系统联动方面往往有限制 |
| 定制化构建 （自有数据・核心系统联动・权限控制） |
因内容而异 | 因内容而异 | 按公司业务流程和现有系统量身构建，数据处理和权限设计灵活可控 |
| 本公司（株式会社MRI） 定制化对应 |
初始费用0日元〜 | 月额9.8万日元〜（不含税） | 面向中小企业，从小规模起步构建定制RAG・企业内部检索AI，支持与现有系统联动 |
※ 费用因服务内容・数据量・联动对象・开发范围而异，上述仅为参考目标。
导入推进方式
RAG的导入，不应追求一步到大规模全公司部署，而应遵循先小规模起步确认效果、再逐步扩大的原则，以避免失败。
| STEP 1 聚焦单一业务・文档 |
优先选择"企业内部规程服务台应对""产品FAQ自动化"等当前最迫切的业务之一，同时确认目标文档的范围和数量。 |
|---|---|
| STEP 2 整备・盘点文档 |
RAG的质量取决于文档的整备程度。整理过时信息、重复内容及格式混乱问题，是提升精度的关键。 |
| STEP 3 通过PoC（概念验证）确认效果 |
针对目标业务进行试运营，实测回答精度和问询应对工时的削减效果。基于数字判断"是否推进正式化""是否调整方案"。 |
| STEP 4 正式导入・向其他业务拓展 |
PoC效果确认后，明确权限管理・安全设计，推进正式导入。同时考虑向其他业务横向拓展。 |
关于避免AI导入失败的核查清单，请参阅中小企业AI导入 7个失败案例与PoC甄别清单【2026年版】。
可以用RAG怎样加以活用？
常见问题
RAG是什么？
RAG（检索增强生成）是将生成式AI与企业内部文档检索相结合，使AI能够基于公司自身信息进行回答的技术。可以以内部手册或过往Q&A作为依据进行回答。
直接使用ChatGPT有什么不同？
单纯的生成式AI不了解企业内部特有的信息，可能会通过推测给出错误答案（幻觉）。RAG在回答前先检索内部文档并将其作为依据传递给AI，因此能够给出符合公司实际情况的回答，也可以显示出处。
RAG适合哪些业务？
适合企业内部服务台与问询对应的自动化、面向客户的FAQ、规程・手册检索、从大量文档中提取要点等场景。
幻觉（错误回答）能完全消除吗？
可以大幅减少，但无法完全消除。回答质量受检索精度和文档整备状况的影响，因此在重要业务中，需以人工确认为前提进行设计。
构建RAG需要多少费用？
SaaS型的参考费用为月额数万至数十万日元。与公司内部数据及核心系统联动的定制化构建费用因内容而异。本公司（株式会社MRI）以初始费用0日元・月额9.8万日元〜（不含税）提供服务。费用因内容而异。
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※ 本文费用・行情为2026年6月时点一般信息的参考目标。效果・费用因行业・规模・现状・数据状况而异。