浅谈RAG的十大挑战

文章预览

深度学习算法与计算机视觉 | 分享 来源丨知乎 作者 | 王磊 整理 | 吃果冻不吐果冻皮 背景介绍 ChatGPT的火爆问世，让人们对问答机器人重拾了信心，有了大模型的加持，ChatGPT还成功通过了谷歌的编程面试。普通大众可以借助ChatGPT完成日常问答、翻译、文本生成、文本分类等多种任务。但是如果直接拿它来回答专业领域的问题，可能就不那么尽如人意了。问题主要表现在： 依赖大模型的内在知识，已有的内容可能过时或者来自非权威的来源，还容易产生大量幻觉等。 如果尝试对大模型进行微调，其参数量大，微调成本非常高，还容易出现过拟合的现象。 而检索增强生成（Retrieval Augmented Generation，RAG）通过将检索技术和大模型的结合，能很好地解决上述问题，成为了领域知识问答最受欢迎的解决方案。 RAG简介 RAG可以从权威的、预先确定的知识库中 ………………………………