最近,大型语言模型(LLMs)在语言理解和生成方面展示了革命性的能力,但仍面临固有的局限性,如幻觉和内部知识过时。鉴于RAG在提供最新和有帮助的辅助信息方面的强大能力,检索增强的大型语言模型已经出现,它们利用外部和权威的知识库,而不是仅仅依赖模型的内部知识,以增强LLMs的生成质量。 最近,越来越多的努力致力于缓解...
这些局限性导致了在没有额外保障的情况下,将LLMs作为黑盒解决方案部署在现实生产环境中的不切实际性。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...
摘要1引言1.1大型语言模型的进步1.2面临的挑战1.3解决方案:检索增强生成(RAG)1.4RAG的研究和发展1.5研究背景2背景2.1RAG的定义2.2RAGvs 微调2.3RAG的优势3RAG框架3.1原始RAG(NaiveRAG)3.2高级RAG(AdvancedRAG)3.2.1预检索过程3.2.2检索过程优化3.2.3高级RAG的特点3.2.4RAG管道优化3.3模块化RAG(ModularRAG)3.3.1新模...
最近,大型语言模型(LLMs)在语言理解和生成方面展现了革命性的能力,但它们仍面临固有的局限性,如幻觉和过时的内部知识。鉴于RAG在提供最新且有用的辅助信息方面的强大能力,检索增强的大型语言模型(RA-LLMs)应运而生,利用外部的权威知识库,而不是...
在人工智能迅速发展的背景下,尤其是语言模型机器(LLMs)已成为许多应用的真正支柱,从自然语言处理和机器翻译到虚拟助手和内容生成。GPT-3及其继任者的出现标志着AI发展的一个重要里程碑,开启了一个时代,在这个时代中,机器不仅能理解,还能以惊人的熟练度生成类似人类的文本。然而,在这场AI革命的表面之下,隐藏着一个...
检索增强生成(RAG)系统结合了大型语言模型(LLMs)和检索机制,生成上下文相关且准确的响应。虽然传统RAG系统在知识检索和生成方面表现出色,但在处理动态、多步推理任务、适应性和复杂工作流的编排方面往往存在不足。 代理式检索增强生成(Agentic RAG)通过集成自主AI代理克服了这些限制。这些代理采用核心的代理模式,如反思、...
在杨松林最近的一条推文中,从InfiniAILab分享了检索增强生成(RAG)和长上下文语言模型(LLMs)之间的显著比较。推文突出了一个令人惊讶的发现:更简单的RAG系统可以与更复杂昂贵的长上下文LLMs表现相媲美。这一发现对于人工智能和自然语言处理领域的从业者可能具有重要意义,因为它暗示了一种更具成本效益的方法来开发强大的...
为了解决大语言模型(LLM)的固有局限性,检索增强生成(Retrieval-Augmented Generation,RAG)[35] 被提出,它将大语言模型的生成能力与检索机制相结合,允许引入相关的外部信息,使生成的文本基于事实数据。这种综合策略提高了生成内容的准确性和可靠性,为大语言模型在工业应用中的实际部署提供了一条有前景的路径。然而,当前...
RAG通过结合传统的大语言模型与外部知识库的检索,能够显著提升答案的准确性,减少模型的幻觉现象,特别是在知识密集型任务中。这种方法通过利用外部的、非参数化的知识库,与内置于LLMs中的参数化知识相结合,有效地弥补了单一模型的知识限制。 举个实际的例子,考虑一个基于RAG的问答系统。当用户询问特定的历史事件或科技...
Agentic Chunking的核心思想是让大语言模型(LLM)主动评估每一句话,并将其分配到最合适的文本块中。与传统的分块方法不同,Agentic Chunking不依赖于固定的token长度或语义变化,而是通过LLM的智能判断,将文档中相隔较远但主题相关的句子归入同一组。 举个例子,假设我们有以下文本: ...