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原標題：細數RAG的12個痛點，英偉達高級架構師親授解決方案
關鍵字：模型,數據,政策,解讀,工具
文章來源：機器之心
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內容摘要：

機器之心報道
機器之心編輯部檢索增強式生成（RAG）是一種使用檢索提升語言模型的技術。具體來說，就是在語言模型生成答案之前，先從廣泛的文檔數據庫中檢索相關信息，然后利用這些信息來引導生成過程。這種技術能極大提升內容的準確性和相關性，并能有效緩解幻覺問題，提高知識更新的速度，并增強內容生成的可追溯性。RAG 無疑是最激動人心的人工智能研究領域之一。有關 RAG 的更多詳情請參閱機器之心專欄文章《專補大模型短板的RAG有哪些新進展？這篇綜述講明白了》。
但 RAG 也并非完美，用戶在使用時也常會遭遇一些「痛點」。近日，英偉達生成式AI高級解決方案架構師Wenqi Glantz 在 Towards Data Science 發布了一篇文章，梳理了 12 個 RAG 的痛點并給出了相應的解決方案。文章目錄如下：
痛點 1：內容缺失
痛點 2：錯過排名靠前的文檔
痛點 3：不在上下文中——合并策略的局限
痛點 4：未提取出來
痛點 5：格式錯誤
痛點 6：不正確的具體說明
痛點 7：不完備
痛點 8：數據攝取的可擴展性
痛點 9：結構化數據問答
痛點 10：從復雜 PDF 提取數據
痛點 11：

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文章來源：機器之心
作者微信：almosthuman2014
作者簡介：專業的人工智能媒體和產業服務平臺