小白学RAG：架构、策略和应用

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大型语言模型（LLMs）在语言理解和生成方面展示了革命性的能力，但它们仍然面临着一些固有的局限性，比如幻觉和过时的内部知识。鉴于RAG在提供最新和有帮助的辅助信息方面的强大能力，检索增强型大型语言模型（Retrieval-Augmented Large Language Models, RA-LLMs）应运而生。RA-LLMs利用外部权威知识库，而不仅仅依赖模型的内部知识，来提高LLMs的生成质量。 本文全面回顾 RA-LLMs三个主要技术视角：架构、训练策略和应用。并详细说明了每个领域的挑战以及RA-LLMs的相应能力。 Large Language Models (LLMs) LLMs通常在大量数据上进行预训练，具有数十亿参数，能够理解和生成类似人类的文本，从而在诸如文本生成和信息检索等自然语言处理任务中取得进展。LLMs可以通过在特定数据集上微调来适应各种下游任务，使它们能够专注于特定领域或应用。 现有的LLMs大致可 ………………………………