大型语言模型(LLMs)展示了显著的能力,但面临着幻觉、过时知识和不透明、不可追踪的推理过程等挑战。检索增强生成(RAG)已经成为一个有前途的解决方案,通过整合外部数据库的知识。这增强了模型的准确性和可信度,特别适用于知识密集型任务,并允许持续的知识更新和领域特定信息的整合。RAG通过将LLMs的内在知识与庞大、动态的外部数据库资源相结合,产生了协同效应。这篇综述论文详细考察了RAG范式的发展,包括朴素RAG、高级RAG和模块化RAG。它对RAG框架的三方基础进行了细致的了解,其中包括检索、生成和增强技术。该论文强调嵌入(embedding)在每个关键组成部分的最先进技术,并提对RAG系统进展的深入研究了解。此外,该论文介绍了评估RAG模型的指标和基准,以及最新的评估框架。最后,该论文讲了一些研究前景,包括未来挑战、多模态的扩展以及RAG基础设施及其生态系统的进展1。
论文地址: Retrieval-Augmented Generation for Large Language Models: A Survey | PPT
注: 主要是了解RAG的发展过程(召回率),以及对相关子模块领域的现阶段了解,如果感兴趣,通过索引到论文引用处进一步了解。(提高看相应论文的准确率)