微软：RAG并不是你唯一的解决方案！

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将外部数据整合到LLMs中的技术，如检索增强生成（RAG）和微调，得到广泛应用，但在不同专业领域有效部署数据增强LLMs面临着重大挑战： 从 检索相关数据 和 准确解释用户意图 到 充分利用LLMs的推理能力 来 处理 复杂任务 对于数据增强LLM应用来说， 没有一种放之四海而皆准 的解决方案。 应用落地性能不佳往往是由于未能正确识别任务的 核心焦点 ，或者任务本身就需要 多种能力 结合，必须被分离出来以获得更好解决方案。 数据增强LLM应用中不同查询层次的主要技术总结 微软亚洲研究院（ MSRA ）提出了一种 RAG任务分类方法 ，根据所需的外部数据类型和任务的主要 焦点 ， 将用户查询分为 四个层次 ： 显式事实查询（Level-1）：直接从数据中检索明确的事实。 隐式事实查询（Level-2）：需要推理或整合数据中的隐含信息。 可解释推理查询（Level- ………………………………