AI探索指南
elvis写了一篇非常详细的文章来介绍 RAG 生态的所有部分,还会添加清晰易懂的参考文献列表以及技术性编程教程帮助提高 RAG 系统的性能。 主要内容来自《大语言模型的检索增强生成:一项调查》这篇论文,我简要总结了一下文章每个部分的内容,感兴趣可以去看原文: 检索增强生成(Retrieval Augmented Generation, RAG)技术,旨在通过结合外部知识源,如数据库,来提升大语言模型(LLMs)的能力。它主要用于解决领域知识的缺失、事实性问题和生成错误。RAG特别适用于那些需要最新知…
RAG目前面临的挑战包括适应更广泛的上下文窗口、提高对虚假信息的抵抗能力、理解规模化定律,以及开发可投入生产的系统。此外,人们也在关注多模态RAG和为评估制定更细致的标准。

RAG工具

构建RAG系统可以使用包括LangChain和LlamaIndex在内的工具,以及针对不同目的的专业工具。云服务提供商也在提供以RAG为中心的服务,以促进RAG应用的发展。

原文链接:https://www.promptingguide.ai/research/rag