RAG (檢索增強生成)將大語言模型與外部知識源結合，在生成前先檢索相關文檔嵌入，大幅減少幻覺、提供最新資訊並提升領域準確性。演化出Naive、Advanced與Modular三種範式，廣泛應用於客服、醫療、金融等領域並帶來顯著效益。面臨檢索相關性、延遲等挑戰，未來朝多模態、自適應與混合架構發展。

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本報告深入解析檢索增強生成(RAG)技術，說明其如何結合大型語言模型與外部知識庫，以克服幻覺與知識過時問題。內容涵蓋RAG的核心流程、優化策略、架構演進(如GraphRAG與Agentic RAG)，並透過金融、醫療、法律等應用案例展示實踐價值與未來挑戰。