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万文长文搞定检索增强生成(RAG)技术——13篇热门RAG文章解读
重点标签 RAG技术综述、检索增强生成、AI技术应用、多模态信息检索、RAG评估框架
文章摘要
摘要：
检索增强生成（RAG）技术是一种结合检索方法和深度学习进步的创新方法，它通过动态整合最新的外部信息，解决了大型语言模型（LLMs）的静态局限性。RAG技术特别适用于文本领域，提供了一种成本效益的解决方案，用于生成准确的回应，并通过使用真实世界的数据，提高了输出的准确性和可靠性。本文综述了RAG技术的关键概念、优势与劣势、框架分类、效率与效果评估方法，以及在多模态信息检索和事实核查领域的应用。
RAG技术的核心在于其框架的四个类别：预检索、检索、检索后和生成。这些类别从检索视角提供了详细的观点，并概述了RAG的演变和重要研究的进展。此外，本文还介绍了RAG的评估方法，解决了所面临的挑战，并提出了未来研究的方向。
在RAG技术的应用方面，本文探讨了基础RAG、高级RAG和模块化RAG三种不同形式，并讨论了如何通过调整超参数和采用不同的调优策略来提高RAG管道的性能。此外，本文还介绍了混合搜索技术，这是一种结合传统基于关键词的搜索和现代向量搜索的方法，旨在提高搜索结果的相关性。
在多模态信息检索领域，RAG技术被用于检索图像、代码、结构化知识、音频和视频等不同模态的信息。本文摘译了相关论文的精华部分，为多模态RAG研究方向提供了参考。
在事实核查领域，RAG技术被用于提高多模态事实核查的可靠性和效率。本文介绍了链式RAG（CoRAG）和树式RAG（ToRAG）两种新方法，它们通过推理基于前期证据需要回答的下一个问题来处理多模态声明，提高了真实性预测的准确性，并改进了解释生成。
最后，本文还讨论了RAG技术的评估框架，包括独立评估和端到端评估方法，以及如何使用特定的评估指标来测量系统的有效性。通过提供一个有组织的框架和分类，本文旨在整合关于RAG的现有研究，阐明其技术基础，并强调其扩大LLMs的适应性和应用的潜力。
文章来源
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原文作者: 极市平台
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