一文详谈20多种RAG优化方法

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大规模语言模型（LLMs）已经成为我们生活和工作的一部分，它们以惊人的多功能性和智能化改变了我们与信息的互动方式。 然而，尽管它们的能力令人印象深刻，但它们并非无懈可击。这些模型可能会产生误导性的“幻觉”，依赖的信息可能过时，处理特定知识时效率不高，缺乏专业领域的深度洞察，同时在推理能力上也有所欠缺。 在现实世界的应用中，数据需要不断更新以反映最新的发展，生成的内容必须是透明可追溯的，以便控制成本并保护数据隐私。因此，简单依赖于这些“黑盒” 模型是不够的，我们需要更精细的解决方案来满足这些复杂的需求。正是在这样的背景下，检索增强生成技术（Retrieval-Augmented Generation，RAG）应时而生，成为LLM时代的一大趋势。 基础RAG架构 从上图可以看出基础RAG架构的流程是十分简单的，其最大的特点是 数据 ………………………………