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介绍

  • RAG技术:检索增强生成(RAG)技术通过结合预训练和基于检索的模型的优势,提供了一个强大的框架来增强模型性能。

  • 典型流程:RAG工作流程通常包括查询分类、检索、重排、重新打包和摘要等步骤。

  • 查询分类:确定输入查询是否需要检索,以提高响应的准确性并减少幻觉。

  • 检索策略:结合稀疏检索(如BM25)和密集检索(如LLM生成的嵌入)以实现最佳性能。

  • 多模态检索:通过整合多模态检索技术,可以显著增强对视觉输入的问题回答能力。

RAG技术介绍 [1]

  • 定义:RAG是检索增强生成技术,结合了预训练和基于检索的模型。

  • 优势:通过整合最新信息,减轻幻觉问题,提高响应质量。

  • 应用:适用于需要实时、特定领域上下文的应用。

  • 挑战:实现复杂,响应时间可能延长。

  • 解决方案:通过广泛实验,识别最佳实践以平衡性能和效率。

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典型工作流程 [2]

  • 步骤:包括查询分类、检索、重排、重新打包和摘要。

  • 查询分类:确定是否需要检索。

  • 检索:获取相关文档。

  • 重排:优化文档顺序。

  • 摘要:提取关键信息生成响应。

查询分类 [2]

  • 目的:提高响应准确性,减少幻觉。

  • 方法:对查询进行分类,确定是否需要检索。

  • 分类标准:基于任务是否提供足够信息。

  • 自动化:通过训练分类器实现。

  • 影响:减少不必要的检索,优化响应时间。

检索策略 [2]

  • 稀疏检索:如BM25,适用于关键词匹配。

  • 密集检索:如LLM生成的嵌入,适用于语义匹配。

  • 混合搜索:结合稀疏和密集检索,提升性能。

  • HyDE:生成伪文档以增强检索。

  • 推荐:使用HyDE和混合检索作为默认方法。

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多模态检索 [1]

  • 定义:整合多模态检索技术,增强视觉输入问题回答能力。

  • 优势:提高对视觉输入的响应质量。

  • 策略:使用“检索即生成”加速多模态内容生成。

  • 应用:适用于需要视觉输入的场景。

  • 未来计划:扩展到视频和语音等其他模态。

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