检索增强生成(RAG)是一种先进的技术,可通过结合外部知识来源来增强语言模型的能力,让大预言模型提供更准确的与上下文相关的响应。这项技术在自然语言处理(NLP)领域至关重要,解决了传统模型由于训练数据的时滞性和局限性而面临信息的时效性、有效性和准确性等挑战。 1. RAG简介 1.1 索引(Indexing) 1.2 检索(Retrieval...
最近在研究怎么优化大语言模型检索增强生成(RAG),看了很多相关文章,感觉这篇国内研究者写的综述整理的挺详细的。 论文地址:Retrieval-Augmented Generation for Large Language Models: A Survey 以下为译文,翻译的过程中有小调整。 Abstract 大型语言模型(LLM)展示了重要的能力,但面临着幻觉、过时的知识以及不透明、不...
随着人工智能和大型模型技术的迅猛发展,检索增强生成(Retrieval-Augmented Generation, RAG)已成为大型语言模型生成文本的一种主要范式。这种技术的代表 —— 检索增强的大型语言模型(Retrieval-Augmented Large Language Model, RALM)—— 能够直接利用检索得到的文档信息进行内容生成,无需进行额外的训练,这一优势使其在工...
在音频检索任务上,Gemini 1.5 Pro在所有五种语言的FLEURS数据集上都达到了完美或接近完美的表现,超过了专门的音频检索模型。 检索增强生成(RAG)任务 在RAG任务中,长上下文模型展现出了强大的推理能力。在需要多跳推理的数据集(如HotpotQA和MusiQue)上...
随着人工智能技术的飞速发展,大型语言模型(LLM)、检索增强生成(RAG)和智能体(Agent)已经成为推动该领域进步的关键技术,这些技术不仅改变了我们与机器的交互方式,而且为各种应用和服务的开发提供了前所未有的可能性。正确理解这三者的概念及其之间的关系是做好面向AI编程开发的基础: ...
一旦你有了最相似的文档(们)通过查询,你可以将其提供给任何大型语言模型,如ChatGPT。通过这个简单的技巧,你已经使用文档检索增强了你的大型语言模型!这也被称为检索增强生成(RAG)。 使用RAG构建特定行业的问答模型 RAG原型 上图概述了如何构建一个基本的RAG,该RAG利用大型语言模型在自定义文档上进行问题回答。第一...
大语言模型技术迅猛发展的脚步,正引领着信息检索技术进入一个新的纪元。在这一领域中, RAG 技术将传统信息检索技术与大语言模型技术相结合,为知识理解、知识获取提供了全新的解决方案。然而,尽管 RAG 在很多任务上表现出色,其在深度应用上仍面临诸多挑战。
对于RAG的定义,氢AI愿意引用上述论文(arXiv:2005.11401)的摘要,讲得很好: 大型预训练语言模型已被证明可以将事实知识存储在其参数中,并在对下游NLP任务进行精调时获得最好的结果。然而,它们访问和精确操作知识的能力仍然有限,因此在知识密集型任务中,它们的性能落后于面向特定任务的系统架构。此外,为它们的决定提供依...
目前有两种主要方法可以做到这一点。第一:领域特定微调 (DSF),这意味着在一组代表领域特定知识的文档上训练现有的基础模型。第二:RAG(检索增强生成),它涉及将这些文档存储在矢量数据库中,并(在查询时)根据文档与问题的语义相似性查找文档,并将它们带入 LLM 的上下文中进行上下文学习。
RAG(Retrieval-Augmented Generation:检索增强生成) 是一个人工智能框架,用于减轻大模型的“幻觉”问题。大语言模型的回答经常可能不一致。有时他们会确定问题的答案,有时他们会从训练数据中反省随机事实。如果他们有时听起来像是不知道自己在说什么,那是因为