例如,Query Rewriting for Retrieval-Augmented Large Language Models提出了重写检索-读取过程,利用LLM性能作为重写器模块强化学习的奖励。这允许重写器调整检索查询,从而提高读取器的下游任务性能 调整模块之间的流动:在调整模块之间的流程方面,重点是增强语言模型和检索模型之间的交互。例如,Demonstrate-Search-Predict: Comp...
Retrieval-Augmented Generation for Large Language Models: A Survey - 大型语言模型的检索增强生成:一项综述研究 摘要 大型语言模型(LLMs)展示了令人印象深刻的能力,但也面临着幻觉、过时知识以及非透明、无法追溯的推理过程等挑战。检索增强生成(RAG)作为一种有前途的解决方案,通过整合来自外部数据库的知识来提高生成...
We tested several large language models enhanced with retrieval-augmented generation (RAG-LLM) to assess their performance on this task.Methods:We extracted eligibility criteria of 184 oncology trials with FDA approval notifications between 8 January 2020 and 18 January 2024, as well as information ...
Large Language Models (LLMs):大型预训练语言模型,能够理解和生成自然语言文本。 Retrieval-Augmented Generation (RAG):检索增强生成,一种结合外部数据检索和文本生成的技术。 Hallucinations:在语言模型生成的文本中出现的不真实或错误信息。 Embedding Models:将文本转换为数值向量的模型,用于在RAG中表示文档和查询的...
面对多跳推理的挑战，MetaRAG框架提出，现有方法受限于预定义的推理步骤，缺乏诊断能力。为此，引入了元认知检索增强生成框架，包含监控、评估与规划三个阶段。监控阶段负责评估答案满意度，评估阶段识别答案的局限性，而规划阶段则根据评估结果调节认知过程。监控阶段通过专家模型评估答案满意度，若不满意则激活...
LLM(大型语言模型,Large Language Model)展现出了其强大的能力,但也面临着幻觉、知识过时以及推理过程不透明、无法追踪等诸多挑战。为了应对这些挑战,RAG(检索增强生成,Retrieval-Augmented Generation)应运而生。RAG可以将LLM内在的知识与外部数据库庞大、动态的资源库协同融合,不仅提高了模型的准确性和可信度,还支持持续...
Title: RALLE: A Framework for Developing and Evaluating Retrieval-Augmented Large Language Models (R-LLMs) url:https://arxiv.org/abs/2308.10633v1 论文简要 : 本文提出了一个名为RALLE的开源框架,用于开发和评估检索增强的大型语言模型(R-LLMs),以提高事实问答的准确性。该框架允许开发人员轻松开发和评...
The articles in this series discuss the knowledge retrieval models that LLMs use to generate their responses. By default, a Large Language Model (LLM) only has access to its training data. However, you can be augment the model to include real-time data or private data. This article discusse...
arXiv preprint. 2024.AdaComp: Extractive Context Compression with Adaptive Predictor for Retrieval-Augmented Large Language ModelsContext Compression 本文提出了一种新的低成本上下文压缩的方法 AdaComp,该方法可以同时根据查询的复杂度和检索的质量来自适应地确定压缩率。具体地,本文首先标注 RAG 系统回答目前的查询...
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...