RAG(检索增强生成)简介:检索增强生成(RAG)是一种优化大型语言模型(LLM)输出的方法,使其能够在生成响应之前引用训练数据之外的权威知识库。LLM 使用海量数据进行训练,拥有数十亿个参数,能够执行诸如回答问…
✅RAG的四种基础范式: 1️⃣ 基于查询的RAG:将用户查询与检索到的信息整合,直接输入到生成器的初始阶段 2️⃣ 基于潜在表示的RAG:检索到的对象作为潜在表示整合到生成模型中,增强模型的理解和生成内容的质量 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...
通过将事实知识与LLM的训练参数分离，RAG巧妙地将生成模型的强大能力与检索模块的灵活性相结合，为纯参数化模型固有的不完整和不足的知识问题提供了有效解决方案。论文系统地回顾和分析了RAG的当前研究方法和未来发展路径，并将其概括为三个主要范式：朴素RAG( Naive RAG)、高级RAG(Advanced RAG)和模块化RAG(Modular ...
给定左侧部分检索到的子图,展示了如何将其转换为邻接表/边表、自然语言、节点序列、类似代码的形式和语法树,以适应不同生成器的输入形式要求。 六、GraphRAG应用和评估 GraphRAG技术在不同领域的应用情况、基准测试、评估指标以及在工业界的应用。 1. 下游任务(Downstream Tasks): GraphRAG被应用于多种自然语言处理...
智能体RAG通过动态检索策略、上下文理解和迭代优化[18],实现了信息处理的自适应和高效性。与传统的RAG不同,智能体RAG通过自主智能体来协调检索、筛选相关信息并优化响应,在需要精确性和适应性的场景中表现出色。 本综述探讨了智能体RAG的基础原理、分类法和应用。它全面回顾了RAG范式,如朴素RAG、模块化RAG和图结构...
在探讨增强技术的部分,研究被划分为三个层面:RAG 的增强阶段、数据源和过程。同时,论文还综述了评估体系、适用场景及其他与 RAG 相关的内容。读者通过本文能够对大语言模型及检索增强生成有一个系统的理解,熟悉知识检索增强的发展轨迹和关键技术,从而辨别不同技术的优劣,确定适用的场景,并探讨目前实际应用中的典型案例...
大模型检索增强生成(RAG)作为当下人工智能领域的热门技术,正在逐步改变自然语言处理(NLP)的格局。RAG结合了信息检索技术与语言生成模型,通过从外部知识库中检索相关信息,并将其作为提示输入给大型语言模型(LLMs),从而增强模型处理知识密集型任务的能力。本文将深入探讨RAG技术的定义、原理、应用场景以及优势特点,为读者呈...
检索增强生成(RAG) 智能体(Agent) 定义 大型语言模型(LLM),如GPT系列、BERT等,是利用大量文本数据训练的模型,能够生成连贯的文本、理解语言、回答问题等。 检索增强生成技术结合了传统的信息检索技术和最新的生成式模型。它先从一个大型的知识库中检索出与查询最相关的信息,然后基于这些信息生成回答。 智能体是指具...
CRUD-RAG基准在数据集创建过程中对解决潜在偏差的监督是一个关键缺陷,可能会损害模型的真实世界性能。训练数据中的偏差/偏置可能导致输出偏斜,从而降低模型的可推广性和适用性。例如示例,如果CRUD-RAG数据集缺乏多样性或范围狭窄,模型可能在受控测试中表现出色,但难以应对现实世界的可变性。考虑到神经网络泛化的已知挑战...
基于大语言模型的检索增强方法的研究综述 当今的大型语言模型(LLM)虽然具备强大的能力,但也面临幻觉,过时知识和推理过程不透明等难题.目前,学术界正在通过整合外部数据库的知识来实现"检索增强生成(RAG)",以解... 蒋雷,汤海林 - 《计算机应用文摘》 被引量: 0发表: 2024年 一种大模型驱动的船舶三维小样增强式...