面向检索增强生成应用的最佳搜索和检索技术

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在大语言模型（LLM）中，如何有效地检索和利用信息是一个挑战。这篇文章通过改进检索器，帮助模型更准确地回答问题，这对于提高AI系统的智能性和可靠性至关重要。 我们翻译解读最新论文：为RAG实现最佳搜索和检索 ，文末有论文信息。 作者： 张长旺，图源： 旺知识 检索增强生成（RAG）是一种有前景的方法，用于解决与大型语言模型（LLMs）相关的一些记忆挑战。RAG流程由两个独立的系统组成：检索器和阅读器，每个系统对下游任务性能的影响尚不清楚。在这里，我们致力于理解如何为常见任务（如问题回答（QA））优化检索器以用于RAG流程。我们进行了实验，重点关注检索与RAG在QA和属性QA上的性能之间的关系，并揭示了许多对开发高性能RAG流程的实践者有用的见解。例如，降低搜索精度对RAG性能的影响很小，同时可能提高检索速度和内存 ………………………………