一篇RAG与大模型结合的最新全面综述！

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检索增强型生成（RAG）能够为像大型语言模型（LLMs）这样的生成型 AI 模型提供可靠和最新的外部知识，增强其能力。LLMs 已经展示了革命性的语言理解和生成能力，但仍然面临着幻觉和过时的内部知识等局限性。 检索增强型大型语言模型（RA-LLMs） 利用外部知识来解决 LLMs 的局限性，减少仅依赖内部知识的情况。 图1： 检索增强型生成（RAG）遇见大型语言模型（LLMs） 。当用户的查询超出范围时，例如，在训练数据中未见过的内容或需要最新信息来回答时，LLMs 可能会显示出较差的生成性能。在RAG的帮助下， LLMs 可以利用来自外部数据源的额外相关信息来增强文本生成能力。 RA-LLMs 的全面概述， 涵盖了架构、训练策略和应用 ： RAG框架涉及检索、生成和增强组件。检索的必要性和频率也是重要的设计方面。 稀疏和密集是检索器的两种主要类型。通 ………………………………