我们提出了一种基于大型语言模型的系统，可以通过多个大型语言模型从各种规模大的企业级数据产品中提取信息，并在 10 秒内提供实时响应，同时提出了一个得分模块来检测和报告大型语言模型响应中的幻觉。在可持续发展、财务健康和社交媒体领域的数百个用户查询中，我们的系统和评分指标实现了超过 90% 的置信分数。

May, 2024

检视了检索增强型大型语言模型（RA-LLMs）的现有研究，涵盖体系结构、训练策略和应用三个主要技术视角，并介绍了此类模型的基础知识和最新进展，以及它们为大型语言模型（LLMs）带来的实际意义和应用领域的挑战和能力，最后讨论了当前的局限性和未来研究的几个有前途的方向。

May, 2024

通过改进文本检索过程，本文探讨了 RAG 管道的现有限制并引入了提升文本检索的方法，包括先进的文本切块技术、查询扩展、元数据注释的应用、重新排序算法以及嵌入算法的微调。通过实施这些方法可以大幅提高检索质量，从而提升 LLM 在处理和响应查询时的整体效果和可靠性。

Mar, 2024

大型语言模型（LLMs）在医疗应用中具有重要潜力，而检索增强生成（RAG）被认为是一种有前景的方法来定制 LLMs 中的领域知识。该研究通过开发和评估一个专门针对医疗保健领域、特别关注术前医学的 LLM-RAG 流程，验证了其可行性。

Jan, 2024

检验 Retrieval-Augmented Generation （RAG）在特定领域环境中的能力与效果，评估存在的限制并寻求改进的研究。

Jun, 2024

本研究提出了一种利用大型语言模型（LLM）应用架构实现生成式人工智能服务的方法，通过利用生成式人工智能技术的最新进展，研究解决了信息匮乏的挑战，并通过利用 LLM 功能提出了具体的解决方案。研究探讨了缓解数据不足问题的策略，提供了量身定制的解决方案。通过实施检索增强生成（RAG）模型来解决上述挑战是工作的一个重要贡献，该模型被精心设计用于增强信息存储和检索过程，以确保改进的内容生成。本研究阐明了以 RAG 模型为基础的信息存储和检索方法的关键阶段，对这些步骤进行了全面分析，强调了它们在解决数据匮乏方面的重要性。研究突出了所提出方法的有效性，通过示例展示了其在实践中的适用性。通过实施 RAG 模型进行信息存储和检索，本研究不仅对生成式人工智能技术有了更深入的理解，而且还促进了利用 LLM 的企业内部的实际应用。这项工作在推进生成式人工智能领域，提供改进基于数据的内容生成以及促进企业内部利用 LLM 服务方面具有重要价值。

Sep, 2023

大型语言模型（LLMs）在实际应用中仍面临幻觉、知识更新缓慢和答案透明度不足等挑战。检索增强生成（RAG）是指在 LLMs 回答问题之前从外部知识库中检索相关信息。该论文概述了 LLMs 时代 RAG 的发展范式，总结了三种范式：Naive RAG，Advanced RAG 和 Modular RAG。同时，它提供了 RAG 的三个主要组成部分：检索器、生成器和增强方法的摘要和组织，以及每个组件的关键技术。此外，论文讨论了如何评估 RAG 模型的有效性，并介绍了两种 RAG 的评估方法、重点指标和能力，以及最新的自动评估框架。最后，从垂直优化、水平可扩展性和 RAG 的技术堆栈和生态系统三个方面引入了潜在的未来研究方向。

Dec, 2023

Retrieval-Augmented Generation (RAG) 是一种合并检索方法和深度学习技术的方法，旨在通过动态整合最新的外部信息解决大型语言模型（LLMs）的静态限制，并通过使用真实世界的数据提供一种成本效益的解决方案来改进 LLMs 输出的准确性和可靠性。该研究将 RAG 范式分为四个类别，并从检索的角度提供了详细的视角，同时介绍了 RAG 的演进和领域的进展。此外，该论文还提出了针对 RAG 的评估方法，并提出了面临的挑战和未来的研究方向，旨在巩固现有的 RAG 研究，明确其技术基础，并突出其扩展 LLMs 的适应性和应用潜力。

Apr, 2024

通过将外部知识库融入到 Retrieval-Augmented Generation (RAG) 中，提出了一种名为 Dynamic-Relevant Retrieval-Augmented Generation （DR-RAG）的两阶段检索框架，用于改善文档检索的召回率和答案的准确性，同时保持高效性，通过对检索到的文档的贡献进行分类确定相对相关的文档，实验证明 DR-RAG 能显著提高答案的准确性，并在 QA 系统方面取得新的进展。

Jun, 2024

学习改进查询以实现检索增强生成，通过加入外部相关文档，使模型具备显式重写、分解和消歧的能力，并在各种问题回答数据集中取得了优于现有方法的表现。

Mar, 2024