万文长文搞定检索增强生成(RAG)技术——13篇热门RAG文章解读

摘要

RAG(Retrieval-Augmented Generation)技术是一种结合检索方法和深度学习进步的技术，用于辅助大型语言模型生成更准确、可靠的内容。它通过动态整合外部信息，解决了大型语言模型的静态局限性，并提供了成本效益的解决方案。RAG在实用性和灵活性上对中小型用户尤其有吸引力，因为它不需要进行大规模的模型训练和微调。

文章介绍了RAG相关的研究，涵盖了基础概念、提升效率和评估效果等方面。包括基础RAG、高级RAG和模块化RAG的不同实现形式，及其对于检索效率和生成器优化的研究。也探讨了通过混合搜索提高RAG管道性能的方法，以及使用RAG进行多模态信息检索的研究。

此外，文章还探讨了RAG技术的高级应用和算法，如分块和向量化、搜索索引、多层索引、假设问题处理、上下文增强、融合检索或混合搜索、重新排序和过滤、查询转换、查询路由、RAG中的智能体以及响应合成器等。同时，提出了SELF-RAG框架，用于训练LLM以适应性地检索文本段落，并在检索的过程中生成和反思检索到的段落及其自身的生成内容。

研究还涉及到如何评估RAG应用的性能，包括独立评估和端到端评估两种方法，以及使用RAGAs和其他评估框架对RAG进行评估。此外，讨论了生成式搜索引擎在应对用户查询时的回应可验证性问题，以及如何通过结合传统基于关键词的搜索和向量搜索来提高RAG管道的性能。