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...
自我反思(self-reflection)可以增强RAG,使其能够纠正低质量的检索或生成。 在这里,我们展示了如何使用LangGraph实现来自Self RAG论文的想法。 论文地址:arxiv.org/abs/2310.1151 Github:github.com/langchain-ai 论文结果 依赖 需要调用OpenAI 的ChatGPT API(收费); 另外需要训练一个大模型(比如 Llama 7B,Mistral ti...
尽管大型语言模型(LLMs)具有显著的能力,但由于它们完全依赖于所封装的参数知识,经常会产生包含事实错误的回应。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...
1 简介 尽管基础能力出众,但是大模型只能依赖于被压缩到模型参数中的知识,所以经常会生成不符合事实的回复。针对这种事实性错误,目前主流的解决方案是知识增强,引入外部的知识源来引导模型生成。但是不考虑具体情形,一味地去检索外部文档可能会损害语言模型的多样性,生成不合适的回复。基于此,有研究人员提出了Self-Refle...
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…
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,...
论文的主要内容是介绍了一种名为SELF-RAG的框架,这是一种自我反思式的RAG方法,旨在提高LLM的生成质量和事实准确性。这个框架训练一个任意的LLM以适应性地检索文本段落,并在检索的过程中生成和反思检索到的段落及其自身的生成内容,使用特殊的反思token(reflection tokens)。 *本文只摘译精华部分,需要了解全文的请至文...
第一节从应用场景角度简要概括了Self-RAG的工作原理,本小节详细分析Self-RAG的推理过程。我们直接给出推理算法如下: 图3 Self-RAG推理算法 推理过程输入是:promptx和前置生成y_{<t},输出是下一时间步的segmenty_t。注意这里的生成任务是segment粒度,而不是token粒度,主要是出于计算性能方面的考量。
虽然随着大模型的持续火爆,其应用也越来越广,但是幻觉问题仍是目前垂直领域比较棘手的领域,缓解幻觉的方法也有很多,比如提示工程、减少temperature值、使用思维链(COT),重整训练数据,检索增强等等。 soruce:[2310.11511] Self-RAG: Learning to Retrieve, Generate, and Critique through Self-Reflection (arxiv.org) ...
目前先进的大型语言模型(LLMs)在生成回答时仍然存在事实错误的问题,尽管它们的模型规模和数据规模已经增加(引用了一些相关研究)。为了减少这种问题,引入了一种叫做Retrieval-Augmented Generation(RAG)的方法,它通过引入相关的检索段落来辅助LLMs生成答案,从而降低了在知识密集型任务中的事实错误率。