检索增强生成(Retrieval-Augmented Generation, RAG), 是一个为大模型提供外部知识源的策略,使得大模型具备从指定的知识库中进行检索,并结合上下文信息,生成相对高质量的回复内容,减少模型幻觉问题。 1.1 示例场景 参考我们做的智能座舱中的一个示例场景,比如我们希望大模型能回答关于车机系统的相关问题。大模型在没有见...
我们引入了一个称为自反射检索增强生成(Self-RAG)的新框架,它通过检索和自反射来增强 LM 的质量和事实性。 我们的框架训练一个任意的 LM,它可以按需自适应地检索段落,并使用特殊标记(称为反射标记)生成并反映检索到的段落及其自己的生成。 生成反射令牌使 LM 在推理阶段可控,使其能够根据不同的任务要求调整其行...
在证明定理时,我们从原始定理作为初始状态(根)开始,并重复应用策略(边)将状态分解为更简单的子状态,直到所有状态都得到解决(叶节点处)。策略可能依赖于大型数学库中定义的诸如 mod_self 和 gcd_zero_left 之类的前提。例如,mod_self 是证明中用于简化目标的现有定理 :\text { ( } \mathrm{n}: \text { nat...
检索增强生成(RAG)是一种临时方法,通过检索相关知识来增强LLMs,减少这种问题。然而,无论检索是否必要,或者检索到的段落是否相关,都无差别地检索和整合固定数量的检索段落,这会降低LM的多功能性,或者导致生成无用的回应。我们引入了一个新的框架,称为自我反思的检索增强生成(SELF-RAG),通过检索和自我反思来提高LM的...
输入prompt x,输入到模型M之中,得到当前阶段的y,判断是否要检索 根据Retrieve token,如果要检索,检索到相关的文章D,模型M会根据x还有之前生成的y,和检索到的文章来生成一个IsRealtoken ,来判断文章是否有关,并且生成当前阶段的y,然后M会根据x和当前阶段的生成的y,IsSup和IsUse 判断生成的内容是否被文章所支持 ...
检索增强生成(RAG)是一种有效的方法,可以缓解大型语言模型的基本局限性,如幻觉和缺乏最新知识。 然而,如果您曾尝试过RAG,您会同意我所说的RAG易于原型设计,但很难达到理想的水平。 在本文中,我将讨论一篇关于自我RAG的新研究论文:Self-RAG: Learning to Retrieve, Generate, and Critique through Self-Reflection,...
Motivation:1. 过度检索: 经典RAG不加区分的对输入问题进行相关知识检索(前K个),可能会反而引入无用甚至偏离的内容,并影响输出结果。 2. 输出一致性问题:无法确保输出与检索知识中的事实保持一致,因为大模…
1. Base RAG Base RAG 架构图 2. Self-RAG Self RAG架构图 3. Self RAG vs Base RAG Base RAG 会对每次查询执行检索,而 Self-RAG 则会根据生成的结果来确定是否有必要进行检索。 Base RAG 将所有检索到的文档作为上下文,而 Self-RAG 只将单个文档作为上下文,但会为每个文档生成结果。
Self-RAG: Learning to Retrieve, Generate, and Critique through Self-Reflection GitHub - AkariAsai/self-ragMotivation在经典RAG流程中,对于检索到的数据会全部拼接在一起作为LLM的输入,这种方式可能会引入…
Self-RAG(Self-Reflective Retrieval-Augmented Generation)是一种旨在通过自适应的检索和自我反思来提高语言模型的生成质量和事实准确性。该框架通过引入四种不同类型的反射标记(reflection tokens),使得语言模型能够在推理阶段根据不同的任务需求调整其行为,从而提升生成质量和事实可靠性 2、核心框架 框架核心 第...