揭開RAG的秘密：如何巧妙結合LLM與外部數據，提升你的模型性能！

原標題：RAG沒有銀彈！四級難度，最新綜述覆蓋數據集、解決方案，教你「LLM+外部數據」的正確使用姿勢
文章來源：新智元
內容字數：6417字

引言

隨著大模型技術的不斷發展，檢索增強生成（RAG）技術逐漸成為研究熱點。本文提出了一種RAG任務分類法，將用戶查詢分為四個級別，并探討了將外部數據集成到大型語言模型（LLMs）中的三種主要方法。每個級別的任務都有其獨特的難點和解決方案，本文旨在幫助讀者快速理解這些概念。

1. 級別一：顯式事實查詢

顯式事實查詢是最簡單的查詢形式，主要考察模型提取相關信息的能力。常見問題包括從學術論文中提取特定信息。主要難點包括數據處理困難、數據檢索效率低以及評估RAG系統性能的復雜性。解決這些問題已有多種文獻和工具可供參考。

2. 級別二：隱式事實查詢

隱式事實查詢要求通過常識推理結合多個事實來得出答案。此類查詢的難點在于適應性檢索量和推理與檢索之間的協調。有效的解決方案包括迭代RAG和基于圖/樹的RAG等方法。

3. 級別三：可解釋理由查詢

可解釋理由查詢不僅要求模型掌握事實內容，還需要理解并應用領域特定的理由。這些查詢分為基于可解釋理由和基于隱含理由兩類。主要難點包括提示優化成本和可解釋性不足，這限制了對模型內部機制的透明理解。

4. 級別四：隱式理由查詢

隱式理由查詢是最復雜的類型，涉及特定領域的推理方法及其邏輯一致性。主要難點在于邏輯檢索和數據不足，常規檢索方法難以捕捉真正的查詢目標，需開發更復雜的算法以解析邏輯結構。

結論

RAG技術在處理復雜任務時展現出巨大的潛力，但每個級別的查詢都有其獨特的挑戰。通過理解這些層級和相應的技術，研究人員和開發者可以更有效地設計和優化RAG系統，以滿足實際應用中的需求。

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作者簡介：智能+中國主平臺，致力于推動中國從互聯網+邁向智能+新紀元。重點關注人工智能、機器人等前沿領域發展，關注人機融合、人工智能和機器人對人類社會與文明進化的影響，領航中國新智能時代。