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深度解读RAG技术发展历程:从基础Naive RAG 到高级Advanced,再到模块化Modular RAG的全面升级
RAG(Retrieval-Augmented Generation,检索增强生成),是指对大型语言模型输出进行优化,使其能够在生成响应之前引用训练数据来源之外的权威知识库。大型语言模型(LLM)用海量数据进行训练,使用数十亿个参数为回答问题、翻译语言和完成句子等任务生成原始输出。在 LLM 本就强大的功能基础上,RAG 将其扩展为能访问特定领域或组织的内部知识库,所有这些都无需重新训练模型。这是一种经济高效地改进 LLM 输出的方法,让它在各种情境下都能保持相关性、准确性和实用性。

Advanced RAG提高检索质量,采用了检索前和检索后策略(pre-retrieval and post-retrieval strategies)。为了解决索引问题,Advanced RAG 通过使用滑动窗口方法、细粒度分段和元数据的合并来改进其索引技术。

Modular RAG 引入多个特定功能模块和替换现有模块, 总体上展示了更大的灵活性。其过程并不局限于顺序检索和生成,包了括迭代和自适应检索等方法。

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