月份: 四月 2024

学习检索增强生成(RAG)技术，看这篇就够了——热门RAG文章摘译(9篇)

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根據上傳的文件所提供的綜合評論，我已以表格形式整理了關於大型語言模型(LLMs)的檢索增强生成(RAG)的關鍵方面的摘要，包括發展階段、挑戰和未來方向：

方面細節
作者與所屬機構來自同濟大學智能自主系統研究所、復旦大學數據科學學院計算機科學與技術學院上海市數據科學重點實驗室，以及同濟大學設計與創新學院的高雲帆、熊雲、高鑫宇、賈康翔、潘金柳、畢宇熙、戴懿、孫佳偉、王萌、王浩芬。
摘要文檔強調了大型語言模型(LLMs)面臨的挑戰，如幻覺現象、過時的知識以及不透明的推理過程等。引入檢索增强生成(RAG)作為這些挑戰的有前途的解決方案，通過結合外部知識庫，提高了準確性、可信度，並實現了持續的知識更新和領域特定信息的整合。
RAG發展階段– 初級RAG：通過在預訓練期間增加額外知識來增強LLMs的早期方法。
  • 進階RAG：專注於通過預檢索和後檢索優化策略提高檢索質量。
  • 模塊化RAG：通過更大的適應性和多樣性前進，整合了不同策略和專門組件，以提高檢索和處理能力。 | | 挑戰與未來途徑 | – 文件確定了如檢索的準確性和召回率挑戰、生成困難如幻覺和不相關性，以及在整合檢索信息時的增強障礙等挑戰。
  • 它概述了研究和開發的潛在途徑，包括改進檢索、生成和增強技術，提高RAG框架的效率和適應性。 | | 關鍵技術與概念 | 評論檢視了“檢索”、“生成”和“增強”中的關鍵技術，分析了它們在RAG框架中的角色和協同作用。它強調了每個組件中的進展，並介紹了適用於RAG系統的評估框架和基準。 | | 評估框架 | 評論提供了當前對RAG的評估方法的全面概述，涵蓋了適用於RAG的任務、數據集、基準和評估方法，旨在為讀者提供一個結構化的理解，關於LLMs後RAG方法論和應用。 |

這個表格總結了所調查文件的主要元素和發現，反映了RAG在增強LLMs中的演進、當前狀態和潛在未來方向。