2024年 15 种典型 RAG 框架

主要观点总结

该文章全面探讨了Retrieval-Augmented Generation (RAG)的发展、现状和未来方向。RAG通过结合检索与生成模型，有效提升了输出准确性，克服了大型语言模型的局限。文章详细分析了RAG的架构，展示了检索与生成如何协同处理知识密集型任务。此外，文章还回顾了RAG在问答、摘要等领域的关键技术进展，并指出了RAG在可扩展性、偏见和伦理方面的挑战。最后，文章提出了未来RAG研究的方向，包括多模态融合、扩展性与效率、个性化与适应性、伦理与隐私考量、跨语言及低资源语言支持、高级检索机制以及与新兴技术的融合等。

关键观点总结

关键观点1: RAG的发展及现状

文章概述了RAG的发展历程，介绍了RAG的核心组件和架构，包括检索器和生成器，以及它们在知识密集型任务中的应用。同时，文章还回顾了RAG在问答、摘要等领域的关键技术进展。

关键观点2: RAG的挑战与局限性

文章指出了RAG面临的一些挑战和局限性，包括扩展性与效率、检索品质与相关性、偏见与公正性、连贯性、可解释性与透明度等。这些挑战需要未来的研究来解决。

关键观点3: 未来研究方向

文章提出了未来RAG研究的方向，包括强化多模态融合、扩展性与效率、个性化与适应性、伦理与隐私考量、跨语言及低资源语言支持、高级检索机制以及与新兴技术的融合等。这些方向为未来的RAG研究提供了指导。

文章预览

A Comprehensive Survey of Retrieval-Augmented Generation (RAG): Evolution, Current Landscape and Future Directions 本文深入探讨了 Retrieval-Augmented Generation (RAG) 的发展历程，从基础概念到最新技术。RAG 通过结合检索与生成模型，有效提升了输出准确性，克服了 LLM 的局限。研究详细分析了 RAG 的架构，展示了检索与生成如何协同处理知识密集型任务。此外，本文还回顾了 RAG 在问答、摘要等领域的关键技术进展，并探讨了提升检索效率的新方法。同时，文章也指出了 RAG 在可扩展性、偏见和伦理方面的挑战，并提出了未来研究方向，以增强模型鲁棒性、拓展应用范围并关注社会影响。本调查旨在为 NLP 领域的研究者和实践者提供一份基础指南，帮助他们更好地理解 RAG 的潜力及其发展路径。 https://arxiv.org/abs/2410.12837 1. 引言 1.1 检索增强生成（RAG）概览 RAG（Retrieval-Augmented Generatio ………………………………