1.引言

• 介紹生成式AI和RAG的基本概念，強調RAPTOR與GraphRAG等架構的優勢和挑戰。
• 說明研究目標：提升信息檢索和生成質量。

2.文獻回顧

• 回顧現有RAG架構的技術特點和局限性。
• 探討近年來的研究進展。

3.架構解析

• 詳細解析RAPTOR架構及其在大規模文本數據處理中的表現和應用。

4.從RAPTOR到下一代RAG模型

• 提出改進方向，探討新技術應用，設計改進的RAG模型架構。

5.技術實現與實驗

• 描述新模型的技術實現，設計實驗評估新模型的性能。

6.應用與案例研究

• 提供實際應用案例，展示新模型在不同領域的效果。

7.挑戰與未來展望

• 討論開發和應用過程中的挑戰，展望未來RAG技術的發展趨勢。

建構穩健的prompt pipeline以加強RAG的精度與準度，並從此發想下一代可靠與降低風險的RAG架構應該長什麼樣子