詳解面向大模型的檢索增強生成(RAG)

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原標(biāo)題:詳解面向大模型的檢索增強生成(RAG)
關(guān)鍵字:模型,模塊,語義,向量,能力
文章來源:算法邦
內(nèi)容字數(shù):17853字
內(nèi)容摘要:
RAG最近有一篇廣受關(guān)注的綜述,最近是花了不少時間給啃了個大概,里面提及的挺多文章其實都挺精彩的,甚至是讓人興奮的。我先把鏈接放上。
論文:Retrieval-Augmented Generation for Large Language Models: A Survey
鏈接:https://arxiv.org/abs/2312.10997
翻譯:https://baoyu.io/translations/ai-paper/2312.10997-retrieval-augmented-generation-for-large-language-models-a-survey
論文相比上一篇文章談及的博客(前沿重器[40] | 高級RAG技術(shù)——博客閱讀),無論是專業(yè)性還是深度都更為突出,上一篇我更傾向于聊有哪些可以改變的空間,讓大家意識到,什么部分可以去拆解、操縱,這一篇,則更多提及“為什么”以及“怎么做”。
為什么要給大模型配套知識庫。
要優(yōu)化RAG,可以怎么做。
另外我也強烈推薦大家有空可以看看原文,作為綜述文章其實也很優(yōu)秀,所謂“綜述”,除了“綜”,還需要“述”,有一些技術(shù)觀點
原文鏈接:詳解面向大模型的檢索增強生成(RAG)
聯(lián)系作者
文章來源:算法邦
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作者簡介:「算法邦」,隸屬于智猩猩,關(guān)注大模型、生成式AI、計算機視覺三大領(lǐng)域的研究與開發(fā),提供技術(shù)文章、講座、在線研討會。
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