低资源医疗问答应用的两层信息检索增强生成框架：基于 Reddit 数据的概念验证

May, 2024

低资源医疗问答应用的两层信息检索增强生成框架：基于 Reddit 数据的概念验证

Two-layer retrieval augmented generation framework for low-resource medical question-answering: proof of concept using Reddit data

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Sudeshna Das, Yao Ge, Yuting Guo, Swati Rajwal, JaMor Hairston...

TL;DR检索增强生成 (RAG) 通过提供相关的上下文文本，可以约束生成模型的输出，并减轻产生虚假信息的可能性。我们提出了一个双层 RAG 框架用于查询焦点答案生成，并在社交媒体论坛中对此框架的概念验证进行评估，重点是从新兴的与药物相关信息中生成查询焦点摘要。评估结果表明，在资源受限的环境中，双层框架能够帮助研究人员从用户那里获取几乎实时的数据。

Abstract

retrieval augmented generation (RAG) provides the capability to constrain generative model outputs, and mitigate the possibility of hallucination, by providing relevant in-→

retrieval augmented generation generative model context text query-focused answer generation social media forums

发现论文，激发创造

大型语言模型中的检索增强生成的开发与测试 -- 一份案例研究报告

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

大语言模型的检索增强生成：综述

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

工具呼叫：通过检索增强大型语言模型提升药物咨询

基于检索增强生成（RAG）的大规模语言模型（LLMs）在医学领域的知识密集型任务中表现出显著的性能提升，着重研究了利用 LLMs 和 RAG 框架回答基于医药数据库的查询问题，并提出了 Distill-Retrieve-Read 框架用于关键字搜索，实验结果证明了该框架在证据检索准确性方面的优势。

Apr, 2024

大型语言模型的检索增强文本生成综述

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

RQ-RAG: 学习改进用于检索增强生成的查询

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

医学领域检索增强生成的基准测试

通过在医学问答数据集上的大规模实验，我们提出了一种基于检索增强生成的评估框架 MIRAGE，以改善大型语言模型在医学领域中的表现，并通过引入 MedRAG 工具包提高了六个不同语言模型的准确性，最高可达到 18%，将 GPT-3.5 和 Mixtral 的性能提升至 GPT-4 级别。

Feb, 2024

RichRAG：在检索增强生成中为多方面查询创建丰富的回复

为了解决用户在发出宽泛、开放式的查询时得到丰富的、多方面的回复的问题，我们提出了一种新颖的检索增强生成框架 ——RichRAG。该框架包括一个子方面探索器，用于识别问题中的潜在子方面；一个多方面检索器，用于构建与这些子方面相关的多样化外部文档的候选池；以及一个生成型列表排序器，它是为最终生成器提供前 k 个最有价值的文档的关键模块。经过实验证明，我们的框架能够有效、高效地为用户提供全面且满意的回复。

Jun, 2024

PaperQA: 科学研究的增强检索生成代理

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

用于医学教育中大规模非结构化文本数据的检索增强生成和代表性向量摘要化

本文讨论了检索增强生成模型在医学教育领域的应用，并提出了一种使用代表向量对大规模非结构化文本数据进行抽取和生成式摘要的方法。

Aug, 2023

DuetRAG: 协作检索增强生成

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