elDoc 中代理式 RAG 的運作方式：跨企業數據協同 AI 代理、搜尋與推理

現代企業正積極探索 AI，但許多仍處於成熟度的早期階段。

一些組織將 AI 等同於簡單的聊天機器人介面，作為覆蓋於數據之上的對話層。另一些則更進一步導入 RAG（檢索增強生成），使 AI 能夠搜尋文件並提供具依據的回應。

然而，即使採用 RAG，互動模式通常仍然是線性且被動的：使用者提出問題，系統檢索文件，模型生成答案。雖然這相較於傳統搜尋已有顯著提升，但仍缺乏真正的推理能力與自主性。

差距：從聊天機器人到 RAG，再到代理式 RAG

如今，許多企業仍然：

• 將聊天機器人視為 AI 策略，卻未深入整合至業務流程
• 導入基礎 RAG，但僅限於單一步驟的檢索與回應
• 尚未邁入下一階段，即 AI 能夠跨多步驟進行思考、規劃與行動

同時，市場上仍有相當多企業尚未意識到這一下一階段已經存在：👉 代理式 RAG 不再只是概念，而是已可實際運作且適用於企業的成熟方法。

為何僅存取文件已不再足夠

現代企業不僅需要存取文件，更需要能夠：

• 理解來自多個來源的情境
• 對碎片化資訊進行推理
• 識別缺口、不一致與風險
• 採取行動，而不僅是提供答案

人類專家不會只停留在資訊檢索，他們會進行分析、交叉驗證、確認並形成結論。這正是傳統系統甚至基礎 RAG 所無法提供的能力。

引入 elDoc 的代理式 RAG

正是在此，elDoc 中的代理式 RAG（檢索增強生成）從根本上改變企業處理文件與數據的方式。不同於簡單的單一步驟問答互動，elDoc 引入具備意圖、邏輯與自主性的 AI 代理。這些代理不僅回應問題，更會深入思考問題並以結構化方式執行任務，類似人類專家處理複雜工作的方式。

它們能夠：

• 將複雜任務拆解為多個邏輯步驟
• 動態判斷所需資訊
• 在文件與數據來源中進行迭代搜尋
• 分析並驗證檢索到的資訊
• 將結果整合為具結構且有意義的輸出
• 在需要時執行具體任務

從被動回應邁向主動智慧

不同於傳統文件系統或基礎 AI 搜尋，elDoc 將多項技術整合為一體化的智慧流程，遠超越單純檢索。它不僅回傳資訊，還能理解、推理並採取行動。

透過代理式 RAG，elDoc 能夠：

• 在情境中理解您的數據，而非僅依賴關鍵字
• 規劃處理每項任務的方式，而非僅對單一查詢作出反應
• 執行多步驟推理，串聯跨文件資訊
• 交付具體成果，例如報告、洞察或已完成的任務，而不僅是答案

代理式 RAG 的實際運作：從問題到結果

要真正理解代理式 RAG 的價值，關鍵在於觀察其在實際情境中的運作方式。

讓我們以一個簡單且常見的業務任務為例：

使用者選取多份發票文件並提出：

「整理這些發票的摘要，並計算總金額。」

乍看之下，這似乎是一個簡單的請求。
實際上，這涉及多步驟推理、跨文件分析、數據驗證以及財務計算。

背後運作機制

不同於僅回傳文件的傳統系統，或僅生成文字回應的基礎 RAG 系統，elDoc 會啟動 AI 代理工作流程。該代理不會立即回應，而是先思考，再行動。

步驟 1：理解任務

代理會解析請求並識別其目標：

• 彙整多份發票摘要
• 擷取關鍵財務數據
• 計算總金額
• 確保準確性，包括重複項與幣別

這已超越單純檢索，而是對任務的理解。

步驟 2：拆解問題

代理不會一次處理所有內容，而是將任務拆解為：

• 讀取所有選取的文件
• 擷取結構化數據
• 標準化格式，例如日期、幣別與數值
• 識別重複項
• 彙總總金額

此步驟至關重要，因其模擬人類分析師處理任務的方式。

步驟 3：多文件檢索與處理

接著，代理會：

• 存取所有選取的發票文件
• 在需要時使用 OCR 從掃描文件中擷取文字
• 結合語意理解與結構化分析以識別相關欄位

它不僅「讀取」文件，更能理解其結構與意義。

步驟 4：跨文件推理

正是在此，代理式 RAG 展現其真正的價值。

代理會：

• 偵測到某一發票出現兩次
• 在多份文件間驗證發票編號
• 依幣別對發票進行分組
• 確保數據未被重複計算

這不只是檢索，而是跨文件推理。

步驟 5：彙總與計算

在數據完成驗證後，代理會：

• 將資訊整理為清晰的摘要
• 計算各幣別的總金額
• 生成最終整合結果

以上流程皆自動完成，無需人工介入。

步驟 6：生成最終輸出

最終結果不僅是文字，而是可直接用於業務的輸出：

• 結構化的發票摘要
• 清楚列示的條目
• 已識別的重複項
• 按幣別計算的準確總額

從簡單查詢到智慧執行

一個看似簡單的自然語言請求，會迅速轉化為完整編排的 AI 工作流程。使用者無需指定步驟、規則或邏輯，也無需定義如何擷取欄位、如何偵測重複項或如何計算總額，只需提出問題即可。

然而在背後，elDoc 會啟動智慧執行層。系統會解析使用者意圖、設計執行方案，並將檢索、分析、驗證與計算整合為一個無縫流程來執行一系列操作。每一個步驟都建立在前一個步驟之上，確保最終結果不僅完整，且具備準確性與情境感知能力。而更強大的關鍵，在於其底層運作機制。

elDoc 中的代理式 RAG 不僅依賴語言模型。根據任務需求，elDoc 還可運用各種專用工具，以提升輸出的精準性、可靠性與業務相關性。例如，可透過計算工具確保數值正確，利用驗證邏輯偵測不一致，或結合其他領域專用工具，協助系統更深入理解並處理企業數據。這表示系統不僅是生成文字，而是將推理能力與執行機制結合，以支援實際業務成果。

在實務中，elDoc 整合了：

• 利用 LLM 推理能力來理解請求、規劃步驟並解讀結果
• 檢索系統以在文件中尋找正確資訊
• 輔助工具用於計算、驗證、結構化並精細化輸出結果

這正是關鍵差異：

👉 使用者定義要做什麼
👉 elDoc 決定如何完成

此範例清楚說明差異

表面上看似簡單的查詢，實際上需要多項能力的協同運作，包括文件檢索、OCR、欄位擷取、重複偵測、驗證、計算與最終報告生成。因此，傳統系統、基礎 RAG 與 elDoc 代理式 RAG 之間的差異顯得尤為重要。

此範例清楚呈現差異：

傳統系統	基礎 RAG	elDoc 代理式 RAG
回傳文件	回答問題	完成任務
無理解能力	有限情境	深度推理
需要人工處理	部分自動化	完整流程執行

換句話說，傳統系統協助使用者找到文件。
基礎 AI 協助使用者提出問題。
基礎 RAG 協助使用者獲得具依據的答案。

elDoc 的代理式 RAG 則協助使用者真正完成任務，這正是從被動存取資訊邁向主動智慧與跨企業文件執行的關鍵轉變。