揭開RAG的秘密：如何巧妙結(jié)合LLM與外部數(shù)據(jù)，提升你的模型性能！

原標(biāo)題：RAG沒有銀彈！四級(jí)難度，最新綜述覆蓋數(shù)據(jù)集、解決方案，教你「LLM+外部數(shù)據(jù)」的正確使用姿勢(shì)
文章來源：新智元
內(nèi)容字?jǐn)?shù)：6417字

引言

隨著大模型技術(shù)的不斷發(fā)展，檢索增強(qiáng)生成（RAG）技術(shù)逐漸成為研究熱點(diǎn)。本文提出了一種RAG任務(wù)分類法，將用戶查詢分為四個(gè)級(jí)別，并探討了將外部數(shù)據(jù)集成到大型語言模型（LLMs）中的三種主要方法。每個(gè)級(jí)別的任務(wù)都有其獨(dú)特的難點(diǎn)和解決方案，本文旨在幫助讀者快速理解這些概念。

1. 級(jí)別一：顯式事實(shí)查詢

顯式事實(shí)查詢是最簡(jiǎn)單的查詢形式，主要考察模型提取相關(guān)信息的能力。常見問題包括從學(xué)術(shù)論文中提取特定信息。主要難點(diǎn)包括數(shù)據(jù)處理困難、數(shù)據(jù)檢索效率低以及評(píng)估RAG系統(tǒng)性能的復(fù)雜性。解決這些問題已有多種文獻(xiàn)和工具可供參考。

2. 級(jí)別二：隱式事實(shí)查詢

隱式事實(shí)查詢要求通過常識(shí)推理結(jié)合多個(gè)事實(shí)來得出答案。此類查詢的難點(diǎn)在于適應(yīng)性檢索量和推理與檢索之間的協(xié)調(diào)。有效的解決方案包括迭代RAG和基于圖/樹的RAG等方法。

3. 級(jí)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(shí)內(nèi)容，還需要理解并應(yīng)用領(lǐng)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(diǎn)包括提示優(yōu)化成本和可解釋性不足，這限制了對(duì)模型內(nèi)部機(jī)制的透明理解。

4. 級(jí)別四：隱式理由查詢

隱式理由查詢是最復(fù)雜的類型，涉及特定領(lǐng)域的推理方法及其邏輯一致性。主要難點(diǎn)在于邏輯檢索和數(shù)據(jù)不足，常規(guī)檢索方法難以捕捉真正的查詢目標(biāo)，需開發(fā)更復(fù)雜的算法以解析邏輯結(jié)構(gòu)。

結(jié)論

RAG技術(shù)在處理復(fù)雜任務(wù)時(shí)展現(xiàn)出巨大的潛力，但每個(gè)級(jí)別的查詢都有其獨(dú)特的挑戰(zhàn)。通過理解這些層級(jí)和相應(yīng)的技術(shù)，研究人員和開發(fā)者可以更有效地設(shè)計(jì)和優(yōu)化RAG系統(tǒng)，以滿足實(shí)際應(yīng)用中的需求。

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作者簡(jiǎn)介：智能+中國(guó)主平臺(tái)，致力于推動(dòng)中國(guó)從互聯(lián)網(wǎng)+邁向智能+新紀(jì)元。重點(diǎn)關(guān)注人工智能、機(jī)器人等前沿領(lǐng)域發(fā)展，關(guān)注人機(jī)融合、人工智能和機(jī)器人對(duì)人類社會(huì)與文明進(jìn)化的影響，領(lǐng)航中國(guó)新智能時(shí)代。