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原標題：淺談RAG的十大挑戰
關鍵字：模型,向量,領域,問題,知識
文章來源：算法邦
內容字數：0字

內容摘要：

直播預告 | 6月6日晚7點，「智猩猩AI新青年講座」第238講正式開講，香港大學CVMI Lab在讀博士楊霽晗將直播講解《V-IRL：根植于真實世界的AI Agents》，歡迎掃名~導讀本文來自知乎，主要總結了RAG面臨的十個挑戰。作者為王磊，是華為AI應用平臺/云原生架構師。
本文只做學術/技術分享，如有侵權，聯系刪文。
原文鏈接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/696904158??01背景介紹ChatGPT的火爆問世，讓人們對問答機器人重拾了信心，有了大模型的加持，ChatGPT還成功通過了谷歌的編程面試。普通大眾可以借助ChatGPT完成日常問答、翻譯、文本生成、文本分類等多種任務。但是如果直接拿它來回答專業領域的問題，可能就不那么盡如人意了。問題主要表現在：
依賴大模型的內在知識，已有的內容可能過時或者來自非權威的來源，還容易產生大量幻覺等。
如果嘗試對大模型進行微調，其參數量大，微調成本非常高，還容易出現過擬合的現象。
而檢索增強生成（Retrieval Augmented Generation，RAG）通過將檢索技術和大模型的結合，能很好地

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作者簡介：智猩猩矩陣賬號之一，聚焦生成式AI，重點關注模型與應用。