🎙️ Podcast EP.139｜大型語言模型的八種 RAG 架構解析🤖 從 Naive RAG 到 Agentic RAG，全面了解檢索增強生成的進化之路

RAG（Retrieval-Augmented Generation, 檢索增強生成）已成為大型語言模型（LLM）提升準確性與實用性的核心方法。本集將系統性介紹 八種不同的 RAG 架構，帶你快速掌握其設計思路與應用場景。

📌 本集重點：

1. Naive RAG —— 最基礎的向量檢索與生成結合

2. Multimodal RAG —— 跨越文字、圖像等多模態資料

3. HyDE (Hypothetical Document Embeddings) —— 假設性回答提升檢索精度

4. Corrective RAG —— 加入自我評估與網路糾錯機制

5. Graph RAG —— 結合圖形資料庫，提升關聯檢索能力

6. Hybrid RAG —— 多檢索策略融合，應對多元查詢

7. Adaptive RAG —— 根據問題複雜度動態選擇檢索與生成流程

8. Agentic RAG —— 多代理人協作，具備規劃與記憶的未來方向

💡 核心啟示：RAG 不只是 LLM 的「外掛檢索器」，而是未來 AI 系統邁向專業化、可靠性與可擴展性的關鍵基礎。

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💬 你覺得未來最有潛力的 RAG 架構是哪一種？

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