專補(bǔ)大模型短板的RAG有哪些新進(jìn)展？這篇綜述講明白了

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原標(biāo)題：專補(bǔ)大模型短板的RAG有哪些新進(jìn)展？這篇綜述講明白了
關(guān)鍵字：模型,報(bào)告,技術(shù),范式,內(nèi)容
文章來源：機(jī)器之心
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內(nèi)容摘要：

機(jī)器之心專欄
機(jī)器之心編輯部同濟(jì)大學(xué)王昊奮研究員團(tuán)隊(duì)聯(lián)合復(fù)旦大學(xué)熊赟教授團(tuán)隊(duì)發(fā)布檢索增強(qiáng)生成（RAG）綜述，從核心范式，關(guān)鍵技術(shù)到未來發(fā)展趨勢對(duì) RAG 進(jìn)行了全面梳理。這份工作為研究人員繪制了一幅清晰的 RAG 技術(shù)發(fā)展藍(lán)圖，指出了未來的研究探索方向。同時(shí)，為開發(fā)者提供了參考，幫助辨識(shí)不同技術(shù)的優(yōu)缺點(diǎn)，并指導(dǎo)如何在多樣化的應(yīng)用場景中最有效地利用這些技術(shù)。
大型語言模型（LLMs）已經(jīng)成為我們生活和工作的一部分，它們以驚人的多功能性和智能化改變了我們與信息的互動(dòng)方式。
然而，盡管它們的能力令人印象深刻，但它們并非無懈可擊。這些模型可能會(huì)產(chǎn)生誤導(dǎo)性的 “幻覺”，依賴的信息可能過時(shí)，處理特定知識(shí)時(shí)效率不高，缺乏專業(yè)領(lǐng)域的深度洞察，同時(shí)在推理能力上也有所欠缺。
在現(xiàn)實(shí)世界的應(yīng)用中，數(shù)據(jù)需要不斷更新以反映最新的發(fā)展，生成的內(nèi)容必須是透明可追溯的，以便控制成本并保護(hù)數(shù)據(jù)隱私。因此，簡單依賴于這些 “黑盒” 模型是不夠的，我們需要更精細(xì)的解決方案來滿足這些復(fù)雜的需求。
正是在這樣的背景下，檢索增強(qiáng)生成技術(shù)（Retrieval-Augmented Generation，RAG）應(yīng)時(shí)而生，成為 AI

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文章來源：機(jī)器之心
作者微信：almosthuman2014
作者簡介：專業(yè)的人工智能媒體和產(chǎn)業(yè)服務(wù)平臺(tái)