Multi-hop Retrieval：當答案散落在多份文件裡
標準 RAG 一次檢索只找一組文件，但真實問題常需跨 2-4 份文件推理。IRCoT 開創交錯式檢索推理，PAR²-RAG 在四個基準上比 IRCoT 準確率高 23.5%，CompactRAG 把 LLM 呼叫壓到只有兩次。
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5 篇文章Agentic / Reasoning RAG：從 Search-R1 的 RL 多輪搜索到 Deep Research 與 MCP 的推理×檢索新範式
2025 年的 RAG 不再是「檢一次、生成一次」。Search-R1 用 RL 讓模型在推理中自主多輪搜索，REX-RAG/AlignRAG 補上策略與對齊的分支，OpenAI Deep Research 把整條鏈產品化，MCP 則把檢索泛化為統一的工具調用。本文拆開設計哲學、與舊世代的取捨、以及何時該用這套新範式。
Agent 怎麼決定「要不要查、查什麼、怎麼合」：Agentic RAG 的三個決策層
傳統 RAG 是固定管線「先查再答」；Agentic RAG 把檢索拆成三層決策：何時檢索（FLARE 用 token 機率、Adaptive-RAG 用複雜度分類器）、檢索什麼（HyDE / RAG-Fusion / 分解 / Step-back）、如何整合（RRF k=60 → cross-encoder rerank → 壓縮，Anthropic 實測失敗率 −67%）。關鍵反直覺：不必要的檢索會傷品質，「決定不查」是一級能力。
上傳檔案就自動 embedding 是個壞預設：Adaptive / Agentic RAG 與 Agentic Parsing 論文導讀
把『使用者上傳檔案就自動切 chunk、embedding』設為預設行為，等於替 LLM 預先做了一個它本來可以自己做的決定。從 Self-RAG (2310.11511)、Adaptive-RAG (2403.14403) 到 AgenticOCR (2602.24134) 這條學術線索，正在把『要不要 retrieve、要不要 parse、怎麼切 chunk』三層決策權，從 ingestion pipeline 往後推到對話時的 agent。
Agentic RAG：讓 LLM 自己決定要不要再搜尋一次
複雜多跳問題，RAG 一次搜尋不夠。Agentic RAG 讓 LLM 評估結果是否充分，不夠就改寫查詢再搜一次，形成 ReAct 迴圈。