主要观点总结
本文总结了关于RAG（检索增强生成）系统的主要技术点，包括query理解、检索模型、生成模型、插件、引用或归因生成以及评估等方面的内容。
关键观点总结
关键观点1: Query理解
介绍RAG系统中对查询理解的重要性，包括识别复杂查询、query改写、query扩写等技术。
关键观点2: 检索模型
详述检索模型在RAG系统中的作用，包括文本嵌入模型、向量数据库、索引结构等。
关键观点3: 生成模型
介绍生成模型在RAG系统中的应用，包括回复生成策略和prompt拼接策略等。
关键观点4: 插件（Demonstration Retriever for In-Context Learning）
阐述基于演示检索的上下文学习的概念，包括混合演示检索和重排模块等技术。
关键观点5: 引用或归因生成
探讨引用或归因在RAG系统中的作用和如何实现归因，包括模型生成和动态计算等方法。
关键观点6: 评估
介绍如何评估RAG系统的性能，包括Faithfulness、Answer Relevance和Context Relevance等评测指标和RGB、RAGAS等评测方法。
文章预览
今天给大家带来一篇知乎@孙鹏飞 的关于RAG实战的文章。 作者：孙鹏飞 知乎：https://zhuanlan.zhihu.com/p/682253496 1. 背景介绍 RAG（Retrieval Augmented Generation，检索增强生成 ）方法是指结合了基于检索的模型和生成模型的能力，以提高生成文本的质量和相关性。该方法是Meta在2020年发表的文章《Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks》中提出的，该方法让LM（Language Model，语言模型）能够获取内化知识之外的信息，并允许LM在专业知识库的基础上，以更准确的方式回答问题。而在大模型时代，它更是用于解决幻觉问题、知识时效问题、超长文本问题等各种大模型本身制约或不足的必要技术。 2. RAG的挑战 RAG主要面临三个方面的挑战：检索质量、增强过程和生成质量。 2.1 检索质量 语义歧义： 向量表示（例如词嵌入）可能无法捕捉概念之间的细微差
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