2024 年 15 种典型 RAG 框架

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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 ………………………………