RAG(检索增强生成)旨在缓解甚至解决以下大模型落地应用的痛点: 垂直领域知识的幻觉:通过检索外部权威知识库,RAG 可以提供更准确和可靠的领域特定知识,减少生成幻觉的可能性。 大模型知识持续更新的困难:无需重新训练模型,RAG 可以通过访问最新的外部知识库,保持输出的时效性和准确性。 无法整合长尾语义知识:RAG 能够从...
3️⃣ 基于Logit的RAG:在解码过程中通过Logit整合检索信息 4️⃣ 推测性RAG:使用检索代替纯生成,以节省资源并加快响应速度 ⭕️RAG增强方法有五组方法来提升RAG系统的性能 1️⃣ 输入增强 2️⃣ 检索器增强 3️⃣ 生成器增强 4️⃣ 结果增强 5️⃣ 整个流程的增强 ⭕️大模型的...
检索增强生成(RAG)将预训练的检索器与预先训练的seq2seq模型(生成器)相结合，并进行端到端微调来实现可解释和模块化的方式捕获知识。在大型模型出现之前，RAG主要关注端到端模型的直接优化。检索端的稠密检索，如使用基于向量的稠密段落检索(Dense Passage Retrieval，DPR)，以及生成器端训练较小模型都是常见做法。由...
本文将对大模型语言模型在增强检索生成方面的研究进展进行综述,并讨论其在未来的应用前景。 二、大模型语言模型 1.定义:大模型语言模型是指由数十亿甚至数百亿参数构成的深度学习模型,可以对自然语言文本进行建模和预测。 2.优势:由于其拥有庞大的参数规模,大模型语言模型能够更好地捕捉语言的复杂规律和语境信息,提高...
大语言模型(LLMs)通过实现类人文本生成和自然语言理解,彻底改变了人工智能(AI)领域。然而,它们对静态训练数据的依赖限制了它们对动态实时查询的响应能力,导致输出结果过时或不准确。检索增强生成(RAG)作为一种解决方案,通过集成实时数据检索来增强LLM,提供上下文相关且最新的响应。尽管如此,传统的RAG系统仍受到静态工作流...
大型语言模型(LLMs)虽然能力强大,但在实际应用中还存在一些问题,比如产生不准确的信息、知识更新慢,以及答案的不透明性。检索增强生成(Retrieval-Augmented Generation, RAG)是指在大型语言模型回答问题前,先从外部知识库中检索相关信息的过程。 RAG 被证实可以显著提升答案的准确度,尤其在知识密集型任务中,能有效减少...
大模型 | GraphRAG技术最新全面综述(二)图引导的检索、图增强的生成、GraphRAG应用和评估,AI大模型作为人工智能领域的重要技术突破,正成为推动各行各业创新和转型的关键力量。抓住AI大模型的风口,掌握AI大试题等,资料免费分享!
LLM之RAG:《Retrieval-Augmented Generation for Large Language Models: A Survey大型语言模型的检索增强生成研究综述》翻译与解读 导读:这篇论文主要围绕信息检索增强生成(Retrieval Augmented Generation,简称RAG)技术进行概述和分析。 背景痛点: >> 大语言模型(LLM)在处理知识密集型任务和回答离线知识更丰富的问题时面临...
最近一年,LLM 展示了强大的能力,但是面对幻觉、最新的知识以及复杂任务时往往略显不足。RAG(Retrieval Augmented Generation,检索增强生成)通过集成外部知识库来解决类似问题,取得了很不错的效果。 这里,我们参考 [2312.10997] Retrieval-Augmented Generation for Large Language Models: A Survey 整理 RAG 相关的方案、...
论文深入探索了检索增强生成(Retrieval-Augmented Generation,RAG),RAG是一种使用外部知识库来补充大语言模型(LLM)的上下文并生成响应的技术。 值得注意的是,RAG结合了LLM中的参数化知识和非参数化外部知识,缓解了幻觉问题,通过检索技术识别及时的信息,并增强了响应的准确性。 此外,通过引用来源,RAG增加了模型输出的透明...