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利用检索增强生成模型的漏洞
该研究论文探讨了检索增强的生成模型（RAG）如何整合外部知识库，提高其在事实核查和信息搜索等应用中的性能；同时指出了敌对方如何通过向检索数据库注入虚假内容来更改模型行为，进而对 RAG 系统进行成功的攻击，为此呼吁在设计和部署 RAG 系统
PDF6 days ago
机器对抗 RAG：用阻塞文档干扰检索增强生成
使用检索增强生成（RAG）系统时，操作可能存在不受信任内容的数据库的 RAG 系统容易受到一种称为 “堵塞” 的新型拒绝服务攻击的影响。我们描述和分析了生成堵塞文档的几种方法，包括一种基于黑盒优化的新方法，不需要攻击者了解目标 RAG 系统
PDF23 days ago
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。
PDF2 months ago
面向机器的搜索引擎：统一排名的多重增强大型语言模型检索
该论文介绍了 uRAG 框架，它具有一个统一的检索引擎，为多个下游的检索增强生成（RAG）系统提供服务。我们介绍了一种通用的训练指南，用于规范搜索引擎与下游 RAG 系统之间的通信，从而为我们构建一个大规模的实验生态系统奠定基础，该生态系统
PDF2 months ago
CLAPNQ: 自然问题中来自段落的连贯长答案用于 RAG 系统
用于全面 RAG 流程的基准长问题回答数据集 ClapNQ 提供了准确、基于问句语境且无产生幻觉的答案，可以用于评估和改进基于 RAG 的模型。
PDF3 months ago
ICLR构建技术文档的 RAG 系统的观察
技术文件的检索增强生成（RAG）面临的挑战在于嵌入不经常捕捉到域信息。我们回顾了影响 RAG 的重要因素的先前研究，并进行实验以突出最佳实践和建立技术文件 RAG 系统的潜在挑战。
PDF3 months ago
FaaF: RAG 系统评估的事实函数
通过利用语言模型（LM）的函数调用能力和 RAG 事实回忆评估框架，FaaF 方法大幅提高了 LM 识别文本中不支持的事实的能力，相较于指令为基础的方法，同时提高了效率和降低成本。
PDF4 months ago
检索增强生成系统：自动数据集创建、评估和布尔代理设置
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
PDF4 months ago
CRUD-RAG: 大语言模型检索增强生成的综合中文评估基准
Retrieval-Augmented Generation (RAG) 技术通过整合外部知识源提升了大型语言模型 (LLM) 的能力，克服了 LLM 存在的过时信息和生成不准确 “幻象” 内容的问题。本文构建了一个大规模且更全面的基准测试
PDF5 months ago
多跳 - RAG: 用于多跳查询的检索增强生成的基准测试
我们开发了一个新的数据集 MultiHop-RAG，它由知识库、大量的多跳查询、它们的真实答案和相应的支持证据组成，并详细介绍了构建数据集的过程。我们进行了两个实验来展示 MultiHop-RAG 的基准化效用，实验结果表明现有的 RAG
PDF5 months ago
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
PDF5 months ago
RAGAS: 用于检索增强生成的自动评估
我们介绍了 RAGAs（检索增强生成评估）框架，用于无参考评估检索增强生成（RAG）流程，并提出一套可以用来评估不同维度的指标，而无需依赖于人工标注的真值，这对于 RAG 体系结构的快速评估是至关重要的，尤其是考虑到 LLMs 的快速采用。
PDF9 months ago