檢索增強生成 (RAG) 與代理式檢索增強生成 (Agentic RAG) 的深度比較研究

執行摘要

大型語言模型（LLMs）在多種應用中展現了卓越的能力，但其固有的知識過時、幻覺問題以及缺乏領域特定專業知識的限制，促使了檢索增強生成（RAG）技術的發展。傳統RAG透過在生成回應前從外部知識來源檢索相關資訊，有效地解決了這些挑戰。然而，其靜態且線性的「先檢索後生成」工作流程，使其在處理複雜、多步驟的查詢時顯得力不從心。

為克服傳統RAG的局限，代理式檢索增強生成（Agentic RAG）應運而生。Agentic RAG將自主AI代理整合到RAG流程中，賦予系統決策、規劃、工具使用和迭代改進的能力。這些AI代理能夠動態地管理檢索策略、精煉查詢並協調多個資訊來源，從而實現更準確、更具情境意識且適應性更強的反應。本報告將深入探討傳統RAG和Agentic RAG的核心原理、架構、優勢與挑戰，並分析兩者在不同應用場景下的適用性，同時展望未來的發展趨勢。研究表明，儘管Agentic RAG在處理複雜任務方面具有顯著優勢，但其帶來的更高複雜性、計算成本和潛在延遲，要求在實際部署中進行嚴謹的成本效益評估。

1. 檢索增強生成 (RAG) 介紹

1.1. 核心原理與基礎架構

大型語言模型（LLMs）雖然在廣泛領域中展現了強大的語言理解與生成能力，但其固有缺陷日益顯現。這些模型主要依賴靜態訓練資料，導致它們容易產生「幻覺」（即生成事實不準確或憑空捏造的資訊）、知識過時，以及在特定專業領域缺乏深度知識 1。為解決這些根本性問題，檢索增強生成（RAG）作為一種富有前景的解決方案應運而生，它賦予LLMs在查詢時即時存取、整合外部最新且可驗證知識的能力 1。

傳統RAG範式遵循一種直接且線性的「先檢索後生成」工作流程 1。這個循序漸進的過程包含幾個關鍵步驟：

• 查詢處理： 使用者提交一個查詢，系統會對其進行預處理，使其適合進行資訊檢索。
• 檢索： 處理後的查詢會透過嵌入模型轉換為向量表示。隨後，這個向量被用於在向量資料庫或其他外部知識來源（例如資料庫、文件或API）中搜尋相關資訊 1。檢索器模組通常由一個用於生成嵌入的編碼器、一個支援近似最近鄰搜尋的高效索引系統，以及一個用於儲存外部知識的資料儲存區組成 2。
• 增強/融合： 檢索到的資訊（通常以「塊」或「片段」的形式）與原始使用者查詢結合，形成一個「增強式提示」。這種融合可以透過多種技術實現，包括基於查詢的融合（將檢索結果附加到輸入提示中）、基於邏輯值的融合（檢索資訊影響LLM的輸出機率），或潛在融合 2。
• 生成： 最後，增強式提示被傳遞給大型語言模型，由其生成一個情境感知且有根據的回答 1。

因此，RAG系統的核心組件明確定義為檢索器、增強/融合機制和生成器 2。

表1：RAG系統的核心組件

1.2. 傳統RAG系統的優勢

傳統RAG技術的引入為LLMs帶來了多項關鍵優勢，使其在實際應用中更具可行性和可靠性。

首先，RAG的一個主要好處是它能顯著減少LLM的幻覺問題 2。透過將回應建立在可驗證的外部資料基礎上，RAG提高了LLM輸出的可靠性和可信度，這對於現實世界的應用至關重要 6。當模型的回應與實際資料緊密連結時，其生成不準確或憑空捏造資訊的可能性便大幅降低。

其次，RAG克服了LLMs訓練資料固有的知識截止點，實現了對最新知識的動態存取 1。這使得RAG系統能夠從外部來源（如即時網路資料或頻繁更新的資料庫）獲取最新資訊，在新聞、科學研究或金融市場等快速發展的領域中尤其寶貴 7。這種能力確保了LLM的回應始終與當前現實保持同步。

再者，RAG提供了一種機制，可以將通用LLM轉變為領域特定模型，而無需對基礎LLM進行昂貴的再訓練 2。透過利用精心策劃的、相關的知識資料庫，RAG能夠為特定應用提供量身定制的專業知識，例如在醫療保健或法律領域。這大大降低了部署專業AI解決方案的門檻。

此外，實施RAG可以為企業帶來可觀的成本效益 22。它減少甚至消除了在每次需要納入新資料或領域知識時對LLM進行昂貴且耗時的微調的需求。知識庫的更新通常比重新訓練LLM更快、成本更低，這對於需要頻繁資料更新的企業來說是一個顯著的優勢。

最後，RAG系統可以透過提供來源，增強生成回應的透明度和可驗證性 13。使用者可以追溯資訊的原始外部來源，這在事實準確性和問責制至關重要的應用中是一個顯著的優勢。這種可稽核性對於建立使用者信任和滿足監管要求至關重要。

1.3. 傳統RAG的固有局限性

儘管傳統RAG帶來了顯著進步，但其設計中也存在一些固有的局限性，這些局限性在處理更複雜的任務時尤為突出。

一個根本性的限制是其靜態且線性的工作流程 1。檢索階段通常是單一的一次性步驟，僅基於初始使用者查詢執行 14。這種反應式性質限制了其適應性，因為它依賴預定義的查詢和每個階段明確的人工指導 21。這種設計選擇，雖然在實施上提供了一定的簡潔性，但卻犧牲了適應性和執行多步驟推斷的能力。這種預設的線性流程不允許動態調整或迭代式資訊尋求，這使得系統在面對複雜、不斷演變的查詢時成為一個顯著的瓶頸。

傳統RAG系統缺乏固有的決策能力，並且在處理需要更深層次、迭代推斷的複雜、多步驟查詢或任務時顯得力不從心 1。如果初始檢索到的上下文資訊不足，LLM無法動態地啟動進一步的搜尋或調整其策略 1。這使得系統的回應可能不完整或碎片化，因為它無法從單一檢索過程中獲取足夠的上下文資料 7。這種能力上的不足，直接促成了更動態、更智能方法的發展，例如代理式RAG，其明確目標便是克服這種僵化。

將大量檢索到的文件直接附加到LLM的輸入提示中，會顯著增加上下文長度 14。這導致更高的計算成本、推斷時的延遲增加，並可能導致LLM的注意力分散，降低其專注於最相關資訊的能力 7。這種「上下文視窗」瓶頸不僅是性能下降的問題，也可能因資訊過載或稀釋而降低LLM輸出的品質。這表明，對於LLMs而言，提示上下文中的「更多資料」並不總是等同於「更好的資料」或更高的性能，這促使了對智慧過濾和摘要技術的需求。

RAG的有效性高度依賴於檢索過程的品質。它在實現高精確度（僅檢索相關資訊）和高召回率（檢索所有相關資訊）方面可能面臨挑戰，這可能導致選擇不相關或不足的「塊」 7。這可能導致回應不完整或碎片化 7。此外，在某些情況下，生成模型可能過度依賴檢索到的內容，導致輸出僅僅重複資訊，而未能綜合出真正的見解或提供細緻入微的回應 7。

生成內容的準確性和可靠性，在很大程度上取決於外部來源中資料的品質、準確性和時效性 17。如果知識庫包含錯誤或過時的資訊，系統將返回不可靠的回應 17。

最後，將檢索到的文件簡單地附加到輸入提示中的「上下文知識注入」方法，與LLMs利用其內部參數知識的方式存在根本性差異。實證研究表明，這可能導致對外部知識的使用較弱且不可靠，因為LLMs可能無法始終將其輸出建立在檢索到的內容之上，尤其當其與預訓練的內部知識衝突時 15。這凸顯了LLM作為一個增強層的作用，而非一個全面的替代方案。它使得LLM在現實世界應用中更具實用性和可靠性，而無需持續、昂貴的再訓練或對LLM內部參數進行根本性改變。RAG在其中扮演了務實的工程解決方案，透過提供靈活、可更新的外部知識庫來擴展現有LLM的實用性。

2. 代理式檢索增強生成 (Agentic RAG) 的興起

2.1. 代理式RAG的定義與AI代理的角色

代理式檢索增強生成（Agentic RAG）代表了傳統RAG系統的重大演進 11。它的發展旨在克服傳統RAG固有的靜態工作流程和缺乏適應性的局限性，透過將自主AI代理直接整合到RAG管道中 4。

其核心是，AI代理是一個自主實體，具備感知環境、做出明智決策並執行行動以實現預定目標的能力 7。這些代理的特點是其決策能力、溝通能力、感知環境變化並主動回應這些變化的能力 27。

在Agentic RAG框架內，這些代理在整個過程中扮演著更為主動和編排的角色 11。它們充當「熟練的研究員」，能夠瀏覽多個文件、比較不同資訊片段，並綜合出全面且準確的回答 28。Agentic RAG的根本概念是將代理行為（如規劃、反思和工具使用）注入RAG工作流程的每個階段，將線性過程轉變為動態且智能的系統 22。

這種從「反應式」到「主動式」和「自主式」AI的根本性轉變，標誌著AI系統概念化、設計和部署方式的深刻變化 12。傳統RAG系統的操作更像是給予圖書館員一份特定的書單 21，被動地等待明確的指令。相比之下，Agentic RAG能夠「識別所需資訊」、「自主判斷缺失要素」並「主動解決問題」 21。這不僅僅是功能的增加，而是系統在根本上的代理能力和目標導向行為的改變。這種轉變的根源在於整合了具備決策、規劃和工具使用能力的AI代理，使其能夠採取主動行動。其直接影響是系統能夠適應、探索和自我修正，以實現複雜的目標。這項發展預計將重新定義人機協作的性質，使AI能夠承擔以前僅限於人類專家的更複雜和模糊的任務。

2.2. 代理在RAG中的關鍵特徵與設計模式

Agentic RAG系統利用特定的「代理設計模式」來實現其先進功能，包括反思、規劃、工具使用和多代理協作 4。

• 推斷與反思： 代理具備推斷、調整策略和決策以優化資訊檢索過程的能力 27。至關重要的是，它們能夠反思過去的表現並隨著時間的推移迭代地改進其回應和策略，從而實現持續改進 4。這包括將複雜、多方面的查詢分解為更小、更易於管理的子任務的關鍵能力 17。
• 規劃： 代理可以分析使用者查詢並制定資訊檢索的戰略計劃 28。這涉及概述完成複雜查詢所需的步驟，有效地創建任務的計算圖或有向無環圖（DAG） 28。動態規劃允許代理根據不斷變化的使用者意圖和中間結果即時調整其行動和策略 24。
• 工具使用： 一個關鍵特徵是代理能夠動態利用各種外部工具和API。這些可以包括向量搜尋引擎、網路搜尋功能、計算器，甚至更複雜的功能，如沙盒環境中的Shell執行 1。這使得LLM能夠存取即時網路資料、專有資料庫或其內部知識範圍之外的外部服務。
• 多代理協作： Agentic RAG可以涉及多個AI模型的編排，這些模型可以協作甚至相互檢查工作 4。這種多代理系統設計透過分散式智慧和協調的任務編排來處理高度複雜的任務 28。
• 記憶與狀態追蹤： 代理配備了短期（上下文）和長期（持久）記憶。這使它們能夠在長時間對話中保持上下文，規劃和執行複雜的多輪任務，並參考以前的互動和結果來指導未來的流程 8。
• 自主性： 與傳統RAG的反應式性質相反，Agentic RAG系統旨在主動和自主。它們無需明確指令即可識別資訊需求，並從不同來源動態存取即時資料 8。這種獨立性使它們能夠充當主動的問題解決者，而不僅僅是靜態的資訊檢索工具 12。

表2：Agentic RAG中的代理設計模式

2.3. Agentic RAG的增強能力與優勢

Agentic RAG系統透過整合AI代理，顯著提升了RAG框架的能力，帶來了多方面的優勢。

首先，Agentic RAG顯著提高了準確性和相關性 8。透過代理對資訊的主動分析、評估和迭代精煉，系統能夠更精確、更全面地理解查詢的細微之處，從而提供更精確且上下文高度相關的回應 24。這種改進源於其動態調整檢索策略和生成回應的能力。

其次，Agentic RAG能夠提高效率 30。它能自動執行複雜的研究任務和多步驟工作流程，從而節省人力時間和資源。代理對任務的動態編排有助於提高整個系統的效率，尤其是在需要即時回應的應用中 11。

再者，Agentic RAG系統展現出卓越的靈活性和適應性 4。它們能夠適應不斷變化的資訊環境，並處理更廣泛的查詢類型和複雜性 12。這種動態調整回應的能力基於使用者意圖和即時資料波動，使其在多變的實際場景中表現出色。

Agentic RAG還提供了更強大的可擴展性 11。特別是透過使用代理網路協同工作，它們能夠利用多個外部資料來源，並運用先進的工具調用和規劃能力。其模組化特性允許新文件或資料來源由專業的子代理高效管理 28，這使得開發人員能夠構建靈活且可擴展的RAG系統，以應對廣泛的使用者查詢。

此外，Agentic RAG的主動和適應性特質可以帶來增強的使用者體驗 30。代理不僅僅是回答問題，它們還能主動提供解決方案或根據深入的上下文理解來個性化支援 21。這種互動方式更直觀、更流暢，提升了整體使用者滿意度。

最後，Agentic RAG系統受益於多模態LLMs的最新進展，使其能夠支援多模態資料 32。這意味著它們能夠處理和運用更廣泛的資料類型，包括圖像、音訊文件以及結構化/半結構化資料，進一步擴展了其應用範圍。

2.4. Agentic RAG實施中的挑戰與考量

儘管Agentic RAG帶來了顯著的優勢，但在其實施和維護過程中也面臨著一系列挑戰，這些挑戰主要源於其內在的複雜性。

首先，Agentic RAG系統的複雜性顯著增加 11。這不僅體現在設計上，也體現在開發和維護上。這種複雜性源於多個代理的編排、複雜的架構需求以及組件之間錯綜複雜的互動。在這樣一個多代理系統中，故障排除和調試問題變得異常困難 24。這種架構上的複雜性，要求更高的工程專業知識和更長的開發週期。

其次，Agentic RAG會導致更高的計算成本 11。迭代過程、多個處理步驟以及多個代理的同時運行，導致資源消耗和營運成本大幅增加。對更複雜LLMs的依賴以及每次查詢需要更多「token」的特性，直接轉化為更高的費用 32。這意味著企業在採用Agentic RAG時必須進行嚴謹的成本效益分析，以確保其能力提升能夠抵消增加的投資和複雜性。

再者，Agentic RAG系統通常會引入更高的延遲 24。這是由於代理所需的額外處理、多步驟推斷過程以及迭代精煉循環所直接導致的。儘管其提供了更強大的功能，但這種延遲可能在需要即時回應的應用中構成挑戰。

此外，代理並非萬無一失，它們可能在完成任務時遇到困難甚至失敗，尤其是在任務複雜性增加時 32。一個值得注意的風險是「代理漂移」（agentic drift），即如果沒有仔細校準和監控，代理可能會偏離原始查詢或預期目標 24。這凸顯了對代理行為進行嚴格控制和驗證的重要性。

Agentic RAG的整體成功和性能高度依賴於其所整合和利用的外部工具和API的品質、可用性和可靠性 24。如果這些工具不可靠或存在缺陷，將直接影響系統的效能。

隨著系統變得越來越複雜，多個代理做出分散式決策並迭代地精煉過程，追蹤從初始查詢到最終輸出的確切因果路徑可能會變得不透明。這種「黑箱」問題可能會降低使用者信任度，並使審計變得困難 24。這指出了一個關鍵且緊迫的研究和開發領域：增強複雜代理系統的可解釋性。隨著這些系統在關鍵領域（如醫療保健、金融、法律）的部署變得更加自主，確保其決策透明、可審計和可理解將是監管合規、倫理AI發展和建立使用者信任的關鍵。

最後，管理系統內多個代理之間的互動、溝通和潛在的資源競爭，需要複雜的編排機制，並可能導致不可預見的複雜情況 11。同時，開發和部署Agentic RAG通常需要更廣泛的訓練和微調，以優化每個單獨代理的性能並確保無縫協作 24。

3. 檢索增強生成 (RAG) 與代理式檢索增強生成 (Agentic RAG) 的比較分析

3.1. 架構與工作流程差異

檢索增強生成（RAG）與代理式檢索增強生成（Agentic RAG）在底層架構和工作流程上存在顯著差異，這些差異決定了它們處理資訊和回應查詢的能力。

傳統RAG的特點是其靜態、線性的「先檢索後生成」管道 1。檢索階段通常是一個單一的、一次性步驟，僅基於初始使用者查詢執行 14。這種系統以反應式方式運行，需要預定義的查詢和每個階段明確的人工指導 21。它通常將大型語言模型（LLM）連接到單一外部資料集或有限的預索引來源 17。這種單向、被動的資訊流使其在面對動態或複雜需求時缺乏靈活性。

相比之下，Agentic RAG引入了自主AI代理，這些代理負責編排和管理整個流程，將其轉變為一個動態、迭代和多步驟的工作流程 11。代理可以動態地精煉查詢、從多種來源中選擇最相關的資料、綜合回應，並在需要時啟動進一步的檢索步驟，形成一個持續改進的循環 12。這種方法允許與多個檢索系統進行深度整合，代理會根據查詢的上下文和複雜性智慧地選擇使用哪個系統 17。這種主動、自適應的架構是Agentic RAG能夠處理傳統RAG無法勝任的複雜任務的關鍵。

3.2. 推斷能力與任務複雜度處理

在推斷能力和處理任務複雜度方面，傳統RAG和Agentic RAG展現出截然不同的表現。

傳統RAG缺乏固有的決策能力，並且在處理需要多步驟推斷、從多個來源綜合資訊或自適應資訊尋求的複雜查詢時顯著不足 1。它受限於無法從單一檢索過程中獲取足夠的上下文資料，這常常導致回應不完整或碎片化 7。其靜態的檢索機制使其難以應對查詢中可能出現的歧義或演變的資訊需求。

相反，Agentic RAG在處理複雜任務和多步驟推斷方面表現出色。它能夠智慧地將複雜查詢分解為更小、更易於管理的子任務。代理可以執行中間計算、整合來自不同來源的結果，並在流程的每個階段做出明智的決策 17。代理能夠執行一系列動作，包括多次檢索上下文、重新措辭查詢以獲得更好的結果，或與額外的外部來源交叉參考資訊 24。

在上下文感知方面，傳統RAG系統透過將檢索到的資訊增強到提示中，具備有限的上下文感知能力 17。然而，Agentic RAG系統則具有高度的上下文感知能力。它們在整個互動過程中持續分析不斷演變的上下文和使用者意圖，並相應地動態調整其檢索策略和回應生成 4。這種持續的上下文評估使其能夠提供更精確、更相關的回應，特別是在需要多跳推斷或長期對話的場景中。

3.3. 性能指標：準確性、延遲與資源消耗

在評估AI系統時，準確性、延遲和資源消耗是關鍵的性能指標，而RAG與Agentic RAG在這幾個方面呈現出不同的特性。

準確性方面，Agentic RAG通常比傳統RAG提供更高的準確性和相關性。這種改進源於其對資訊的主動分析、評估和迭代精煉，從而能夠更精確、更全面地理解查詢 8。傳統RAG的準確性則高度依賴於其初始單次檢索步驟的品質和完整性 24。儘管RAG旨在減少幻覺，但這兩種範式都仍可能出現幻覺現象 5。

延遲方面，傳統RAG由於其簡單的單次處理性質，對於直接的查詢通常表現出較低的延遲。相反，Agentic RAG系統往往會引入更高的延遲。這是由於多個代理所需的額外處理、多步驟推斷過程以及迭代精煉循環所直接導致的 24。這種延遲是其增強功能所付出的代價，對於需要即時回應的應用場景而言，這是一個重要的考量因素。

資源消耗方面，Agentic RAG的計算成本顯著更高 11。其迭代過程、多個處理步驟以及多個代理的同時運行，導致資源消耗和營運成本大幅增加。對更複雜LLMs的依賴以及每次查詢需要更多「token」的特性，直接轉化為更高的費用 32。這與傳統RAG的較低計算開銷形成鮮明對比，傳統RAG在簡單查詢上更具成本效益。

3.4. 可擴展性與適應性

在可擴展性和適應性方面，Agentic RAG相較於傳統RAG展現出顯著的優勢，這使其在應對複雜和動態環境時更具潛力。

傳統RAG在可擴展性方面存在一定的局限性。其靜態的「先檢索後生成」模型，使得在處理大量不斷變化的資料來源或需要頻繁更新知識庫的場景時，效率會降低 14。每次查詢都需要重新執行完整的檢索流程，且缺乏動態調整或學習的能力，這限制了其在處理高併發或複雜資料環境下的擴展能力。

相反，Agentic RAG在可擴展性方面表現出強大潛力，特別是透過其多代理系統設計 11。Agentic RAG能夠透過代理網路協同工作，利用多個外部資料來源，並運用先進的工具調用和規劃能力，從而實現更大的可擴展性 32。其模組化特性允許新文件或資料來源由專業的子代理高效管理 28，這使得開發人員能夠構建靈活且可擴展的RAG系統，以應對廣泛的使用者查詢。

在適應性方面，傳統RAG系統本質上是反應式的資料檢索工具，它們根據特定查詢找到相關資訊 21。RAG系統無法適應不斷變化的上下文或存取其他資料，最佳結果通常需要大量的提示工程 32。這使得傳統RAG在面對新穎、模糊或需要多步驟解決方案的問題時顯得僵化。

而Agentic RAG則代表著從靜態規則查詢到自適應、智慧問題解決的轉變 12。多代理系統鼓勵多個AI模型協作並相互檢查工作 32。Agentic RAG系統能夠根據查詢的複雜性自主評估和管理檢索策略 11，並透過反饋循環來改進檢索準確性和回應相關性 11。這種動態的任務編排和工作流程優化，使其在即時應用中更具效率 11。Agentic RAG能夠根據使用者意圖和即時資料動態調整回應，這使其在處理複雜、迭代的任務時，能夠顯著提高適應性和決策能力 12。

3.5. 成本與資源影響

Agentic RAG的強大功能伴隨著更高的成本和資源需求，這在實際部署中是一個重要的考量因素。

傳統RAG在成本和資源方面相對較低。由於其簡化的、單次檢索流程，它通常需要較少的計算資源和較低的營運開銷。對於簡單、直接的查詢，傳統RAG能夠以較低的成本提供有效的資訊檢索和生成。此外，它透過減少LLM微調的需求，為企業節省了大量成本 22。

相比之下，Agentic RAG由於其複雜的架構和迭代性質，導致計算成本顯著增加 11。多個代理的協同工作、多步驟推斷以及對外部工具的頻繁調用，都增加了處理負載。這意味著需要更強大的硬體基礎設施和更高的雲端服務費用。此外，Agentic RAG系統通常需要支付更多的「token」費用，因為它們在處理複雜查詢時會進行多次檢索和生成步驟 32。

這種能力提升所帶來的成本增加，要求企業在考慮採用Agentic RAG時進行嚴謹的成本效益分析。對於簡單的資訊查詢，Agentic RAG可能顯得「過度設計」（over-engineered），導致不必要的資源浪費和更長的響應時間 24。因此，Agentic RAG並非一個普遍「更優」的解決方案，而是一個更具能力的解決方案，專為複雜和動態的問題集量身定制。其採用需要嚴格的成本效益分析。這表明未來AI解決方案可能會分層：更簡單、更具成本效益的RAG用於基本資訊需求，而複雜的Agentic RAG則保留給高價值、複雜和關鍵任務，在這些任務中，額外的能力能夠證明其增加的投資和複雜性是合理的。

3.6. 使用案例適用性

傳統RAG和Agentic RAG在不同類型的使用案例中展現出各自的優勢。選擇哪種方法應根據查詢的複雜性、資料的動態性以及所需的自主程度來決定。

傳統RAG非常適合處理簡單、直接的查詢和從靜態來源檢索資訊 17。其主要應用場景包括：

• 企業知識庫和資訊檢索： RAG可以將分散的內部文件、報告、FAQ和支援文件轉化為可用的知識庫。員工可以透過自然語言查詢，即時獲得來自內部文件的答案和摘要 35。例如，三星SDS的SKE-GPT技術就是RAG在企業知識管理中的應用典範 36。
• 客戶服務自動化（基礎層）： RAG可以為聊天機器人提供產品手冊、FAQ和故障排除指南中的相關資訊，以提供精確、上下文感知且有幫助的答案 36。
• 內容創作與個性化（基礎層）： RAG可以透過存取公司現有的內容庫、風格指南和產品規格，協助起草行銷文案、生成產品描述或創建技術手冊的初稿 17。
• 醫療保健與法律： 在醫療保健中，RAG可以檢索治療指南和診斷工具的即時數據，例如在肺部健康聊天機器人中 35。在法律領域，RAG可以快速掃描、分析和提取法律合約、合規文件和監管檔案中的關鍵資訊 36。

相比之下，Agentic RAG則擅長處理複雜、多步驟的任務，需要更深層次的推斷、工具整合和知情決策 17。其適用場景包括：

• 複雜客戶服務代理： Agentic RAG能夠處理更複雜的客戶問題，透過與多個資料庫互動、決策並生成需要多步驟推斷的回應，例如故障排除技術問題 17。它們可以主動提供解決方案或個性化支援 21。
• 企業GenAI平台與工作流程編排： Agentic RAG可以作為自動化工作流程的「大腦」，根據不斷變化的輸入動態調整行動，例如在部門間路由任務或即時調整優先級 26。
• 金融與法律研究： 在金融領域，Agentic RAG可以處理複雜查詢，例如根據使用者行為、定價分析和不同來源的趨勢推薦產品 17。摩根士丹利已將檢索型AI代理用於內部金融研究工作流程 19。在法律研究中，Agentic RAG可以根據法律原則的總體意義或其在特定案例中的應用方式做出決策 29。
• 研發加速與市場研究： Agentic RAG可以從科學論文、專利和技術資料中提取見解，識別模式，並建議下一步行動，從而加速研發 26。在市場研究中，它能夠處理複雜查詢，如推薦產品基於使用者行為、定價分析和來自不同來源的趨勢 17。
• 合規監控： 在金融或醫療保健等受監管行業中，Agentic RAG系統可以監控新法規、分析內部實踐並提醒團隊進行必要的更改，從而減少風險 26。
• AI研究解決方案： Agentic RAG能夠作為智能研究助理，幫助使用者查找和分析相關學術論文 37。

總體而言，當任務簡單且基於查詢時，傳統RAG足夠勝任。然而，對於更複雜、多步驟的流程，Agentic RAG提供了更大的靈活性、適應性和準確性 17。

4. 進階技術與未來方向

4.1. RAG的演進：超越樸素實現

傳統RAG系統的局限性，特別是其靜態的「先檢索後生成」管道和對上下文知識注入的依賴，促使了研究界超越樸素RAG實現的努力 14。這些局限性包括難以處理多跳推斷、適應性資訊存取和外部知識的深度整合。

為克服這些挑戰，研究人員開發了多種進階RAG技術 31。這些技術旨在透過增加額外的最佳化複雜度來解決RAG的一個或多個限制：

• 查詢優化： 旨在澄清使用者原始問題以進行檢索任務。常見技術包括查詢重寫、轉換和擴展 7。
• 檢索增強： 透過改進資料粒度、優化索引結構、添加元資料、優化對齊和混合檢索等策略來提高檢索精度 7。
• 後檢索處理： 在檢索到相關上下文後，透過重新排序塊和上下文壓縮來整合使用者查詢以改進生成 7。
  • 重新排序塊： 根據相關性重新排列檢索到的塊，將最重要的內容優先放在提示的開頭 7。
  • 上下文壓縮： 提取檢索文件中資訊最豐富的段落，消除冗餘或低價值部分，確保LLM只處理最重要的資料，從而提高準確性和效率 7。
• 長RAG (Long RAG)： 專為有效處理長文件而設計，透過處理更長的檢索單元（如章節或整個文件）來提高檢索效率、保留上下文並降低計算成本 9。它解決了傳統RAG因小文本塊導致的上下文丟失、高計算開銷和可擴展性降低的問題 38。
• 模組化RAG (Modular RAG)： 超越了樸素和進階RAG模型，提供了改進的適應性和多功能性。它使用多種策略來增強其功能，包括專用的搜尋模組和檢索器的仔細微調 7。
• 混合檢索 (Hybrid Retrieval)： 結合向量相似性搜尋（用於語義理解）和關鍵字方法（如BM25）來確保上下文和精確度 31。這有助於處理複雜查詢，因為相關資訊可能分散在多個文件中 39。
• 圖RAG (Graph RAG)： 將圖結構整合到RAG框架中，透過從預構建的知識圖中檢索圖元素來豐富LLM生成的回答，從而增強語義細微差別、保持上下文連貫性並減少冗餘 5。圖RAG在減少幻覺和優化token使用方面顯示出顯著改進 5。

4.2. RAG研究的新興範式

RAG研究領域正在迅速發展，兩個特別引人注目的新興方向是動態RAG（Dynamic RAG）和參數化RAG（Parametric RAG） 14。這些範式旨在克服傳統RAG的靜態檢索和上下文知識注入的限制。

動態RAG是一種新興範式，它克服了標準RAG的局限性 14。與標準RAG不同，動態RAG不依賴於由初始查詢觸發的單一檢索步驟，而是支援多輪檢索，這些檢索會根據LLM生成過程中不斷演變的資訊需求進行調整 14。在每個檢索步驟中，何時以及檢索什麼的決策可以由LLM本身做出（例如，透過生成特殊token指示需要外部知識 14），也可以由外部系統監控模型生成狀態以檢測不確定性來做出 14。透過在生成過程中相關點迭代地納入檢索到的外部知識，動態RAG使模型能夠生成更準確、上下文感知和全面的回應，顯著提高多跳推斷和長篇文本生成等複雜任務的性能 14。

參數化RAG則重新思考了檢索到的知識應如何注入LLMs，從輸入級別知識注入轉向參數級別知識注入，以提高效率和有效性 14。這種方法旨在更深層次地整合外部知識，使其成為模型內部知識的一部分，而不是僅僅作為上下文輸入。

這些新興範式標誌著RAG研究的重大轉變，從簡單的檢索增強轉向更具智慧和適應性的知識整合，以應對日益複雜的AI應用需求。

4.3. Agentic RAG的未來發展軌跡

Agentic RAG作為RAG的進階形式，其未來發展軌跡預計將圍繞以下幾個關鍵領域展開，旨在進一步提升其自主性、效率和應用範圍。

一個重要的方向是深化推斷、反思和檢索能力 27。這將涉及改進代理的決策過程，使其能夠更精確地評估資訊、識別潛在的錯誤或偏見，並根據複雜的推斷結果調整其策略。自我反思代理在科學研究中扮演的角色將日益重要，它們能夠透過角色扮演和相互互動來增強研究過程本身 27。

其次，研究將側重於行動模型、機器人與工具的整合 27。這將使代理能夠充當更有用的助手，不僅能提供資訊，還能執行物理或數位世界的動作。例如，Agentic RAG系統將能夠更無縫地與外部應用程式、數據庫和物聯網設備互動，從而實現更廣泛的自動化和控制。

再者，多代理系統的發展將是Agentic RAG未來的一個核心領域 27。這將涉及創建能夠協同完成複雜任務的代理團隊，每個代理都專注於特定角色，並透過精密的協調機制進行溝通。這種多代理協作有望解決單一代理難以應對的複雜問題，並為社會模擬實驗提供基礎 27。

此外，Agentic RAG有望為LLMs解決訓練資料耗盡的問題 27。透過推斷時的行為生成新的訓練狀態，LLMs可以持續學習，而無需依賴不斷增長的外部資料集。這將為LLM的持續進化提供一條新的路徑。

在應用層面，Agentic RAG的潛力巨大，尤其是在醫療診斷、物流和金融市場分析等關鍵領域 27。這些領域對準確性、即時性和複雜推斷的需求，使其成為Agentic RAG技術的理想應用場景。

最後，Agentic RAG的發展還將涉及解決其固有的挑戰，例如複雜性、計算成本和延遲 11。研究將探索更高效的編排機制、最佳化代理間的協作，並開發新的方法來降低資源消耗，同時保持甚至提高性能。這包括對代理漂移、工具可靠性和可解釋性問題的持續關注 24，以確保這些系統在實際部署中的可靠性和使用者信任。

5. 結論

檢索增強生成（RAG）與代理式檢索增強生成（Agentic RAG）代表了大型語言模型（LLMs）在克服其固有局限性方面的兩個關鍵發展階段。傳統RAG透過將外部知識整合到生成過程中，有效地解決了LLMs的幻覺、知識過時和缺乏領域特定專業知識的問題。其簡單的「先檢索後生成」工作流程，使其成為處理簡單、直接查詢和從靜態知識庫中檢索資訊的有效且成本效益高的解決方案。

然而，傳統RAG的靜態性和缺乏決策能力，使其在面對需要多步驟推斷、動態資訊尋求和複雜任務處理的場景時顯得力不從心。這促成了Agentic RAG的興起，它將自主AI代理引入RAG管道。這些代理具備推斷、規劃、工具使用、多代理協作、記憶和自主性等核心能力，將RAG系統從被動的資訊檢索工具轉變為能夠主動解決問題、適應動態環境的智慧助手。Agentic RAG在準確性、靈活性、可擴展性和處理複雜任務方面展現出顯著優勢，能夠提供更具情境意識和精確的回應。

儘管Agentic RAG帶來了卓越的能力，但其部署也伴隨著更高的複雜性、計算成本和潛在的延遲。多代理系統的協調複雜性以及對工具可靠性和可解釋性的依賴，是其實施中需要仔細考量的挑戰。因此，在選擇RAG或Agentic RAG時，必須根據具體的應用需求、查詢的複雜性、資料的動態性以及可用的資源進行權衡。對於簡單的知識查詢，傳統RAG可能仍然是最佳選擇，而Agentic RAG則更適合高價值、複雜且需要高度自主性和適應性的關鍵任務。

展望未來，RAG和Agentic RAG的研究將繼續朝著更動態、更智慧的知識整合方向發展。動態RAG和參數化RAG等新興範式將進一步優化知識注入和檢索機制。同時，Agentic RAG將在深化代理的推斷和反思能力、擴展工具使用範圍以及增強多代理協作方面取得進展。這些發展不僅將提升AI系統的性能和可靠性，也將為醫療、金融、物流和科學研究等領域的複雜問題解決開闢新的可能性。持續關注這些技術的演進，並在實際應用中進行嚴謹的評估和最佳化，將是釋放其全部潛力的關鍵。

引用的著作

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2. Retrieval-Augmented Generation for Natural Language Processing: A Survey - arXiv, 檢索日期：7月 9, 2025， https://arxiv.org/pdf/2407.13193
3. Retrieval-Augmented Generation for Natural Language Processing: A Survey - arXiv, 檢索日期：7月 9, 2025， https://arxiv.org/pdf/2407.13193?
4. [2501.09136] Agentic Retrieval-Augmented Generation: A Survey on Agentic RAG - arXiv, 檢索日期：7月 9, 2025， https://arxiv.org/abs/2501.09136
5. GraphRAG: Leveraging Graph-Based Efficiency to Minimize Hallucinations in LLM-Driven RAG for Finance Data - ACL Anthology, 檢索日期：7月 9, 2025， https://aclanthology.org/2025.genaik-1.6.pdf
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7. RAG, AI Agents, and Agentic RAG: An In-Depth Review and Comparative Analysis, 檢索日期：7月 9, 2025， https://www.digitalocean.com/community/conceptual-articles/rag-ai-agents-agentic-rag-comparative-analysis
8. Agentic RAG vs RAG: Key Differences and Practical Applications - Ampcome, 檢索日期：7月 9, 2025， https://www.ampcome.com/post/agentic-rag-vs-rag-key
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21. Agentic RAG: How It Works, Use Cases, Comparison With RAG - DataCamp, 檢索日期：7月 9, 2025， https://www.datacamp.com/blog/agentic-rag
22. RAG vs. Agentic RAG - Daily Dose of Data Science, 檢索日期：7月 9, 2025， https://www.dailydoseofds.com/p/rag-vs-agentic-rag/
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32. What is Agentic RAG? | IBM, 檢索日期：7月 9, 2025， https://www.ibm.com/think/topics/agentic-rag
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36. These RAG Use Cases Help Enterprises Solve Real Problems So Much Easier, 檢索日期：7月 9, 2025， https://ragaboutit.com/these-rag-use-cases-help-enterprises-solve-real-problems-so-much-easier/
37. inngest/deepseek-r1-agentic-rag-arxiv-research-example - GitHub, 檢索日期：7月 9, 2025， https://github.com/inngest/deepseek-r1-agentic-rag-arxiv-research-example
38. The 2025 Guide to Retrieval-Augmented Generation (RAG) - Eden AI, 檢索日期：7月 9, 2025， https://www.edenai.co/post/the-2025-guide-to-retrieval-augmented-generation-rag
39. Advanced RAG Implementation using Hybrid Search: How to Implement it : r/Rag - Reddit, 檢索日期：7月 9, 2025， https://www.reddit.com/r/Rag/comments/1i2y1qf/advanced_rag_implementation_using_hybrid_search/

在確保回應的準確性並減少「幻覺」（即生成不準確或憑空捏造的資訊）方面，檢索增強生成（RAG）和模型上下文協定（MCP）伺服器各有其獨特的方法和優勢。

RAG 如何確保準確性並減少幻覺

RAG 的核心目標是透過將大型語言模型（LLM）的生成能力與外部知識來源的檢索能力相結合，來解決 LLM 固有的知識過時、幻覺和缺乏領域特定專業知識的問題 [1, 2, 3]。

• 減少幻覺： RAG 透過在生成回應之前從外部資料庫中檢索相關且可驗證的資訊，將 LLM 的輸出建立在事實基礎上，從而顯著降低了幻覺的發生 [1, 2, 4, 5, 6, 7, 8, 9]。這提高了 LLM 輸出的可靠性和可信度 [9]。
• 提高準確性： RAG 能夠動態存取最新知識，克服了 LLM 訓練資料的截止點限制，確保回應與當前現實保持同步 [2, 6]。它還能將通用 LLM 轉變為領域特定模型，而無需昂貴的再訓練，從而提供量身定制的專業知識 [2]。
• Agentic RAG 的增強： 代理式 RAG（Agentic RAG）是傳統 RAG 的進階形式，透過整合自主 AI 代理進一步提升了準確性 [10, 6, 11, 7, 12, 13, 14, 15, 16, 17]。這些代理能夠：
  • 迭代精煉： 主動分析、評估資訊並迭代地精煉檢索策略，以更精確地理解查詢的細微之處 [11, 7, 13, 15, 16]。
  • 多步驟推斷： 將複雜查詢分解為更小的子任務，執行中間計算，並整合來自不同來源的結果 [18, 13, 15]。
  • 工具使用： 動態利用外部工具和 API（如網路搜尋、計算器），以存取即時資料或 LLM 內部知識範圍之外的專業功能 [19, 13]。
  • 反思與驗證： 代理能夠反思過去的表現並隨著時間的推移迭代地改進其回應和策略 [19, 17]。Agentic RAG 旨在減少幻覺，並透過顯示所使用的多樣化來源來提供透明度 [19]。

儘管如此，RAG 系統的準確性仍高度依賴於檢索過程的品質，如果初始檢索到的上下文不足或不相關，LLM 仍可能產生不完整或碎片化的回應，甚至出現幻覺 [4, 5, 6, 20]。

MCP 伺服器如何確保準確性並減少幻覺

模型上下文協定（MCP）是一個開放標準，旨在標準化 AI 應用程式與外部工具和資料來源（如文件資料庫、Web API 或本地任務工具）的整合 [21, 22, 23]。MCP 伺服器是 MCP 框架中的關鍵組件，充當 AI 模型與各種資料來源之間的橋樑 [24]。

• 減少幻覺： MCP 透過讓 AI 模型呼叫「目的建置的非 AI 工具」來執行特定任務，而不是讓 LLM 生成可能不正確的內容，從而減少幻覺 [25]。當 LLM 呼叫 MCP 啟用的工具時，該工具的執行是確定性的，相同的輸入總是產生可重複的輸出 [25]。
• 提高準確性：
  • 直接存取即時資料： MCP 伺服器可以直接存取資料，無需預先索引或向量搜尋，從而實現 LLM 對資料庫和 API 的即時查詢，避免過時的回應 [24]。
  • 確定性工具執行： 對於可以精確定義和由外部工具執行的任務（例如生成數學圖表、查詢特定資料庫記錄），MCP 透過將任務委託給這些確定性工具來提供高度的準確性和一致性 [25]。
  • 透明度： MCP 提供對 AI 過程的完整可見性，您可以確切地看到呼叫了哪些工具、使用了哪些參數以及結果是如何生成的，這對於驗證準確性至關重要 [25]。

然而，MCP 的準確性也存在一個關鍵考量：雖然工具執行本身是確定性的，但 LLM 在選擇工具或使用不正確的參數時仍可能犯錯 [25]。

比較與結論

在符合現實且減少幻覺的情況下，RAG 和 MCP 伺服器在準確回應方面的能力取決於任務的性質：

• 對於需要複雜推理、多步驟分析和從多個異構來源綜合資訊的任務，Agentic RAG 通常能提供更準確且不易產生幻覺的回應。 這是因為 Agentic RAG 系統中的 AI 代理能夠動態地規劃、反思、迭代地精煉查詢，並驗證資訊，從而實現更深層次的上下文理解和更精確的生成 [10, 11, 7, 18, 12, 13, 14, 15, 16, 17]。它主動解決了 LLM 幻覺和知識過時的問題。
• 對於可以精確定義並由外部、確定性工具執行的任務，MCP 伺服器能夠提供極高的準確性和一致性。 MCP 的優勢在於它將任務的執行從 LLM 的生成能力轉移到可靠的非 AI 軟體上。例如，生成圖表或執行精確的資料庫查詢，MCP 透過呼叫專門的工具來確保結果的確定性和精確性 [25]。在這種情況下，幻覺的風險從 LLM 的生成內容轉移到 LLM 選擇正確工具和參數的能力。

總體而言，Agentic RAG 在處理複雜、模糊且需要 LLM 進行推理和綜合的任務時，在準確性和減少幻覺方面表現出色。而 MCP 伺服器則在需要與外部系統進行精確、確定性互動的任務中，透過利用專門的工具來提供高度的準確性和一致性。兩者並非相互排斥，而是可以互補的技術，共同提升 AI 系統在現實世界應用中的可靠性。