复旦大学：RAG最佳实践

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  摘要 检索增强生成（RAG）技术在整合最新信息、减轻幻觉以及提升响应质量方面表现出色，特别是在专业领域。尽管许多RAG方法被提出以通过查询依赖检索来增强大型语言模型，但这些方法仍面临复杂的实施和较长的响应时间问题。通常，RAG工作流涉及多个处理步骤，每个步骤可以通过不同的方式执行。本文探讨了现有的RAG方法及其潜在组合，以确定最佳RAG实践。通过大量实验，提出了一些部署RAG的策略，以平衡性能和效率。此外，还展示了多模态检索技术如何显著提高关于视觉输入的问题解答能力，并通过“检索即生成”策略加速多模态内容的生成。资源可在此处获取。 RAG工作流 在这一部分，详细介绍RAG工作流的组件。对于每个模块，回顾常用方法，并选择最终管道的默认和替代方法。后续章节将讨论最佳实践。下图展示了每个模块的工作 ………………………………