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本篇论文是关于 RAG 在 LLMs 中应用的综述，作者来自约克大学 Yizheng Huang，Jimmy X. Huang
可以更系统的了解 RAG 技术产生的背景、RAG 具体是什么、怎么用和以后会往什么方向发展。
文章的核心内容：
1. RAG 技术的提出：为了解决 LLMs 在生成文本时可能产生的错误信息（称为“幻觉”）和更新信息的局限性，提出了 RAG 技术。RAG 通过检索方法与深度学习的结合，使得模型能够动态整合最新的外部信息。
2. RAG 的工作流程：RAG 的工作流程分为四个阶段：预检索（pre-retrieval）、检索（retrieval）、后检索（post-retrieval）和生成（generation）。每个阶段都对提高 LLMs 的输出质量和可靠性起着关键作用。
3. RAG 的研究分类：文章将 RAG 的研究分为不同的类别，包括索引（indexing）、查询操作（query manipulation）、数据修改（data modification）、搜索与排名（search & ranking）、重新排名（re-ranking）、过滤（filtering）和生成（generation）。
4. RAG 的优势：RAG 通过从真实世界数据中检索信息，提高了生成文本的可靠性，并且简化了生成过程。此外， RAG 提供了一种成本效益较高的解决方案，避免了对 LLMs 进行广泛的训练和微调。
5. RAG 的挑战与评估：文章讨论了 RAG 面临的挑战，包括如何提高检索质量、处理大量不可靠信息以及如何评估 RAG 系统的有效性。提出了多种评估框架和指标，以全面评估 RAG 系统的性能。
6. 未来研究方向：文章提出了未来研究的方向，包括提高检索质量、开发多模态 RAG 系统、改进检索方法以及探索如何将 RAG 技术应用于更广泛的任务和领域。
7. RAG 的潜力：RAG 技术有潜力扩大LLMs的适应性和应用范围，尤其是在文本生成领域。
论文地址：
arxiv.org
可以更系统的了解 RAG 技术产生的背景、RAG 具体是什么、怎么用和以后会往什么方向发展。
文章的核心内容：
1. RAG 技术的提出：为了解决 LLMs 在生成文本时可能产生的错误信息（称为“幻觉”）和更新信息的局限性，提出了 RAG 技术。RAG 通过检索方法与深度学习的结合，使得模型能够动态整合最新的外部信息。
2. RAG 的工作流程：RAG 的工作流程分为四个阶段：预检索（pre-retrieval）、检索（retrieval）、后检索（post-retrieval）和生成（generation）。每个阶段都对提高 LLMs 的输出质量和可靠性起着关键作用。
3. RAG 的研究分类：文章将 RAG 的研究分为不同的类别，包括索引（indexing）、查询操作（query manipulation）、数据修改（data modification）、搜索与排名（search & ranking）、重新排名（re-ranking）、过滤（filtering）和生成（generation）。
4. RAG 的优势：RAG 通过从真实世界数据中检索信息，提高了生成文本的可靠性，并且简化了生成过程。此外， RAG 提供了一种成本效益较高的解决方案，避免了对 LLMs 进行广泛的训练和微调。
5. RAG 的挑战与评估：文章讨论了 RAG 面临的挑战，包括如何提高检索质量、处理大量不可靠信息以及如何评估 RAG 系统的有效性。提出了多种评估框架和指标，以全面评估 RAG 系统的性能。
6. 未来研究方向：文章提出了未来研究的方向，包括提高检索质量、开发多模态 RAG 系统、改进检索方法以及探索如何将 RAG 技术应用于更广泛的任务和领域。
7. RAG 的潜力：RAG 技术有潜力扩大LLMs的适应性和应用范围，尤其是在文本生成领域。
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