【RAG】浅看引入智能信息助理提升大模型处理复杂推理任务的潜力-AssisTRAG

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AssisTRAG通过集成一个 智能信息助手 来提升LLMs处理复杂推理任务的能力。该框架由两个主要组件构成： 一个冻结的主语言模型 和 一个可训练的助手语言模型 。 AssisTRAG与之前的RAG对比 1. 组件 主语言模型（Main LLM） ：负责根据提供的信息生成答案。这个模型是固定的，不进行训练。 助手语言模型（Assistant LLM） ：负责信息管理，包括记忆管理和知识管理。这个模型是可训练的。 可以看出，相比之前的RAG，该框架主要创新点是引入一个Assistant LLM，下面详细看下助手语言模型功能。 2. AssisTRAG AssisTRAG主要分为两个类别来处理复杂任务：记忆管理和知识管理。记忆管理涉及整合和分析来自内部内存的内容，而知识管理则侧重于利用外部知识。这两个主要功能由AssisTRAG的四个核心能力支持： 工具使用（Tool Usage） ：从内部记忆和外部知识库中检索相关信 ………………………………