面對AI挑戰，LLM、RAG、AI Agent協作，打造更精準、即時、自主的智能系統，開啟智慧應用新篇章。

在當今人工智慧技術快速演進的趨勢下，大型語言模型（LLM, Large Language Model）、檢索增強生成（RAG, Retrieval-Augmented Generation）與AI Agent成為驅動智慧應用的重要核心。三者雖各有特色，但也能彼此協作，形成更強大的智能系統。

LLM是一種透過大量文本資料訓練而成的深度學習模型，具備強大的語言理解與生成能力。它能夠回答問題、撰寫文章、進行對話，甚至進行推理。然而，LLM的知識基礎固定於訓練時期，對於訓練後的新知識，或非常專業領域的資訊，往往力有未逮。

為了解決這個限制，RAG架構應運而生。RAG將LLM與外部資料庫或搜尋系統結合，在生成回答前先檢索最新、最相關的資料，再由LLM統整並生成答案。這種方式讓模型不僅依靠訓練記憶，還能即時取得新資訊，兼具靈活性與準確性。

進一步地，AI Agent則是在LLM和RAG基礎上，賦予系統目標導向的行為能力。AI Agent不只是單次回答問題，而是能根據任務目標自主規劃步驟、調用各種工具（如檢索系統、API服務、資料分析平台），甚至根據環境變化做出動態決策。AI Agent如同「智慧工作者」，能串聯多種技能與資源，完成更複雜的任務。

·      LLM是理解與生成的語言引擎。

·      RAG為LLM提供即時、精準的知識來源。

·      AI Agent則將LLM與各種工具結合，賦予其主動推進任務的能力。

AI Agent不僅僅是大語言模型的延伸，透過機器學習，AI Agent將能夠不斷優化其性能和決策能力。