Aug, 2024

基于检索增强生成技术优化的西藏旅游大型语言模型：提升准确性和个性化

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TL;DR本研究针对现有大型语言模型在个性化推荐能力和内容生成中的缺陷，提出了一种基于检索增强生成技术的西藏旅游LLM优化方案。通过构建游客观点数据库和使用向量化技术处理数据，显著提高了检索准确性，并有效解决了内容生成中的幻觉问题，优化后的模型在流畅性、准确性和相关性方面均表现出显著改善，为智能文化旅游服务系统的发展提供了理论和技术支持。
发现论文，激发创造
  • 基于企业数据的 LLM 应用架构下生成式 AI 服务实现的研究

    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

  • 噪声的力量：为RAG系统重新定义检索

    通过详细和批判性地分析信息检索组件对检索辅助生成系统的影响，本研究揭示了特定类型的文档对于有效的检索辅助生成提示公式所需的特征，发现包括不相关的文档能出乎意料地提高准确性超过30％。这些结果强调了需要开发专门策略来将检索与语言生成模型相结合，为未来研究奠定了基础。

    Jan, 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

  • 关于 RAG 遇见 LLM 的调研：走向检索增强的大型语言模型

    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

  • 检索增强生成模型评估：一项调查

    Retrieval-Augmented Generation (RAG)系统的评估和分析框架（RGAR）提供了一种基于可测输出和已建立真实性来系统分析RAG系统基准的方法，并讨论了当前基准的局限性和进一步研究的潜在方向。

    May, 2024

  • 在检索增强生成中寻找最佳实践

    通过研究现有的 RAG 方法及其潜在组合，我们提出了几种既能兼顾性能又能提高效率的 RAG 策略，并证明多模态检索技术能显著增强对视觉输入的问答能力，并使用“检索即生成”策略加速多模态内容的生成。

    Jul, 2024

  • 自然语言处理中检索增强的生成模型：综述

    大型语言模型和检索增强生成技术在各个领域取得巨大成功，但仍存在幻觉问题、知识更新问题和缺乏领域专长等关键问题。本文回顾了检索增强生成技术的显著技术，特别是在检索器和检索融合方面，并提供了教程代码以实现这些代表性技术。此外，本文讨论了检索增强生成技术的训练方法和应用，并探讨了其未来发展方向和挑战。

    Jul, 2024

  • 基于LLM的藏区旅游观点信息生成系统研究

    该研究探讨了信息差异对西藏旅游业的影响，并解决了建立大型语言模型评估标准的挑战。引入了一种创新方法，即DualGen Bridge AI系统，采用监督微调技术来增强模型功能和优化流程，并开创了多结构生成结果评估框架。实证验证证实了该框架的有效性。研究还探讨了监督微调方法在DualGen Bridge AI中的应用，旨在改善旅游景点信息的生成。研究结果为优化系统性能提供了有价值的见解，并为在西藏旅游服务等领域应用LLM技术提供了支持和启示，可能通过先进的定制信息生成能力来彻底改变智慧旅游行业。

    Jul, 2024

  • 大型语言模型的认知领域基准：来自台湾客家文化的见解

    本研究针对大型语言模型（LLMs）在理解和处理特定文化知识方面的能力进行了基准评估，重点关注客家文化。使用布鲁姆分类法，建立了一个多维框架，评估LLMs在六个认知领域的表现，并发现检索增强生成（RAG）技术能够显著提升准确性，尤其是在需要精准检索和应用文化知识的任务中。研究结果彰显了这一基准在推动AI驱动的文化知识保存与传播方面的重要价值。

    Sep, 2024