缓解这些局限性的一个有前途的方法是检索增强生成(RAG),它将外部数据检索整合到生成过程中,从而增强模型提供准确和相关响应的能力。 RAG,由Lewis等在2020年中期引入,是LLMs领域内的一个增强生成任务的范式。具体来说,RAG涉及一个初始的检索步骤,其中LLMs查询外部数据源以获取相关信息,然后再回答query或生成文本。这个...
检索增强生成(Retrieval-Augmented Generation)是指一种方法论,即在生成过程中,语言模型通过动态检索外部信息来增强其自然语言生成能力。这种技术将大型语言模型(LLM)的生成能力与从广泛数据库或文档中检索信息的能力相结合。该过程通常包括数据索引构建、检索系统构建和回答生成。 3.3.1 数据处理增强 文档解析增强:在这一...
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...
检索-增强生成(Retrieval-Augmented Generation, RAG)通过整合来自外部数据库的知识而成为一种很有前途的解决方案。这增强了模型的准确性和可信度,特别是对于知识密集型任务,并允许持续的知识更新和特定领域信息的集成。RAG将llm的内在知识与外部数据库的庞大动态存储库协同合并。这篇全面的综述论文提供了对RAG范式进展的...
RAG:A Survey | 研究RAG相关技术的人一定不要错过的年度研究论文,这篇论文中整理了从2020年以来 RAG 相关技术的发展和各个模块的更新迭代。不仅有检索、生成模块还讲解了如何对 RAG 系统进行评估。 光看这几张论文的截图,就是干货满满。由于是综述性论文,也提供了所有参考的文献信息,大家可以根据文章中的参考文献...
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、不可追踪的推理过程等挑战。通过整合外部数据库的知识,检索增强生成(RAG)已成为一种有前景的解决方案。这提高了模型的准确性和可信度,特别是对于知识密集型任务,并允许持续的知识更新和特定领域信息的集成。 RAG 将LLM的内在知识与外部数据库...