AI 科普丨AI大模型+RAG的综述！

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转自 数据分析及应用 1  介绍 本文全面回顾了当前最先进的RAG技术，包括朴素RAG、进阶RAG和模块RAG等范式，并置于LLM背景下。文章讨论了RAG过程中的核心技术，如“检索”、“生成”和“增强”，并深入探讨了它们的协同作用。此外，文章还构建了一个全面的评估框架，概述了评估目标和度量标准，并进行了比较分析，阐明了RAG的优缺点。最后，文章预测了RAG的未来发展方向，强调了解决当前挑战的潜在增强、多模式设置的扩展以及其生态系统的发展。 图1 RAG技术发展 科技树 2  定义 RAG是一种通过整合外部知识库来增强LLM的性能的模式，采用协同方法结合信息检索机制和上下文学习来提高LLM的性能。其工作流程包括三个关键步骤：将语料库划分为离散块，构建向量索引，并根据与查询和索引块的向量相似性来识别和检索块。这些步骤支持其信息 ………………………………