检索增强生成(RAG)技术方法流程最佳实践实验探索

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检索增强生成（RAG）技术已被证明在整合最新信息、减轻幻觉问题以及提高特定领域内响应质量方面是有效的。尽管如此，许多RAG方法仍因复杂的实现和延长的响应时间而受到影响。典型的RAG工作流程包含多个处理步骤，每个步骤都可以以不同的方式执行。在这里，我们调查现有的RAG方法及其潜在的组合，以识别最佳的RAG实践。通过广泛的实验，我们提出了几种部署RAG的策略，这些策略在性能和效率之间取得了平衡。此外，我们展示了多模态检索技术如何显著增强关于视觉输入的问题回答能力，并使用“检索即生成”策略加速多模态内容的生成。 我们翻译解读最新论文：在检索增强型生成中寻找最佳做法，文末有论文链接。 作者： 张长旺，图源： 旺知识 1 引言 生成大型语言模型（LLMs）倾向于产生过时的信息或捏造事实，尽管它们通过强化学习[ ………………………………