ERAGent: 提升检索增强语言模型的准确性、效率和个性化
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
通过 Retrieval-Augmented Generation (RAG) 技术结合语言模型,本研究以智能技术为背景,探讨解决语言模型中的 “hallucination” 问题,并通过使用 Orca2 模型进行查询优化来提高性能。实证结果显示,在 RAG 的帮助下,初始语言模型的性能得到显著改善,并展示了使用语言模型生成查询的效果。引入 BERT 的 UMAP 技术进一步简化了文档检索过程。
Feb, 2024
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
检索增强生成(RAG)系统在通过领域特定和时间敏感数据增强大型语言模型(LLM)输出方面非常受欢迎。本文提出了一种严格的数据集创建和评估工作流程,从而定量比较了不同的 RAG 策略,用于布尔代理 RAG 设置的开发和评估。我们在线发布了我们的代码和生成的数据集。
Feb, 2024
本文提出了一种新的增强型 RAG 框架 R^2AG,通过将检索信息整合到检索增强型生成模型中,从而填补了大语言模型(LLMs)和检索器之间的语义鸿沟。
Jun, 2024
检验检索增强生成(RAG)在多语言环境下的性能,发现任务特定的提示工程和调整评估指标是必要的,同时解决非拉丁字母语言中经常发生的代码切换、流畅性错误、提供文档的错误阅读或无关的提取等问题。
Jul, 2024
提出了一种新颖的 “Collaborative Retrieval-Augmented Generation” 框架 DuetRAG,以同时整合领域微调和 RAG 模型,提高知识检索质量,从而提高生成质量。最后,在 HotPot QA 上展示了 DuetRAG 与专业人类研究人员的匹配。
May, 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
使用 PaperQA,通过对科学文献进行信息检索,评估来源和段落的相关性,并利用 RAG 提供答案的方法,超越现有的 LLMs 和 LLM 代理在当前科学问答基准测试上的表现,使得该代理模型能够进行大规模、系统化的科学知识处理。
Dec, 2023