哎呀AIYA 2024-12-02 11:20 湖北
一篇超有料的RAG（检索增强生成）技术综述
今天给大家带来一篇超有料的RAG（检索增强生成）技术综述，这份大作来自卡内基梅隆大学的大佬们。标题就霸气侧漏：《A Comprehensive Survey of Retrieval-Augmented Generation (RAG): Evolution, Current Landscape and Future Directions》。
1. 引言
?RAG技术到底是啥玩意儿？
简单来说，RAG技术就像是一个超级聪明的助手，它有两个绝招：一是能从海量信息中迅速找到你需要的资料，二是能把这些资料整合起来，用自然语言给你一个完美的回答。这种技术让我们告别了生成内容中的“胡说八道”，让文本更准确、更靠谱。现在，RAG已经在问答、聊天机器人、个性化推荐等领域大显身手。
1.1 检索与生成的完美结合
在RAG出现之前，NLP领域要么是检索，要么是生成，两者各占一边。但RAG技术的出现，就像是把这两个领域的高手合并成一个超级英雄，既能快速找到信息，又能流畅地表达出来。
1.2 RAG系统的挑战
虽然RAG技术很牛，但它也面临着一些挑战，比如处理模糊查询时的准确度问题，检索信息与生成内容的整合问题，以及计算资源的消耗问题。还有，我们得警惕信息源的偏见，别让这些偏见在RAG技术中被放大。
2. RAG技术架构大揭秘
2.1 基本框架
RAG系统就像是一个双剑合璧的战士，一个剑是检索器，负责找到信息；另一个剑是生成器，负责整合信息并给出回答。这种组合比传统模型更厉害，因为它能实时调用外部知识。
2.2 检索技术分析
?BM25算法：这个算法就像是老派的侦探，基于TF-IDF原理对文档进行排序，虽然在关键词匹配上很在行，但在理解语义上就有点力不从心了。
?DPR技术：DPR技术就像是现代的私家侦探，它用双编码器架构，把查询和文档映射到高维空间，通过语义相似度来匹配，这在开放域问答中表现得特别棒。
?REALM方案：REALM方案就像是侦探界的新星，它把检索过程融入语言模型训练，实现了检索器与生成器的协同优化。Self-RAG和REPLUG等技术通过引入LLM提升了检索能力。
2.3 生成模块解析
生成模块是RAG系统的大脑，负责整合检索信息和输入内容，输出连贯的响应结果。这个模块以大规模语言模型为基础，确保输出内容的流畅性和准确性。
?文本转换转换器T5：T5模型就像是文本生成界的瑞士军刀，它把所有自然语言处理任务统一为文本转换框架，这种设计理念让它在问答、摘要等多种任务中表现出色。
?双向自回归转换器BART：BART在处理含噪声输入的文本生成任务中特别厉害，特别适合摘要和开放域问答等应用。
3. 多模态RAG技术探秘
?音频RAG技术：音频RAG技术就像是音乐界的DJ，它把检索增强生成扩展到语音领域，通过Wav2Vec 2.0等预训练模型进行特征表示, 为语音识别等应用提供支持。
?视频RAG技术：视频RAG模型就像是电影导演，通过捕捉时空特征(I3D TimeSformer等技术），实现了视觉与文本信息的融合，提升了视频理解和字幕生成的效果。
?跨模态RAG应用：跨模态RAG技术就像是跨界艺术家，整合了多种数据形式，实现了高效的跨模态信息检索与生成。
4. 现有RAG框架一览
当前RAG框架呈现出多元化发展趋势，各具特色，就像是一场技术的盛宴，每个框架都有自己的拿手好戏。
RAG框架正朝着多样化发展，每个都有其独特之处：
智能体RAG：利用多个小型预训练模型处理特定任务，主模型负责分配任务和检索知识，提高了灵活性和效率。
RULE框架：专注于提高医学视觉语言模型的精确度，通过校准选择和偏好优化，平衡了模型知识和检索信息。
METRAG：通过多层次思维增强，结合文档相似度和实用性评估，配合自适应摘要器，在知识密集型任务中表现优异。
RAFT：引入干扰文档训练，结合思维链推理，增强了模型的辨别能力，并在专业领域数据集上取得进展。
FILCO：通过词汇和信息论方法提升上下文质量，解决了对检索内容依赖不当的问题。
Self-RAG：引入反思机制，使模型能根据任务需求自适应调整行为。
其他创新框架：
MK Summary：遵循准备-重写-检索-阅读的工作流程。
CommunityKG-RAG：整合了知识图谱的社区结构。
RAPTOR：实现了层次化信息检索。
5. RAG技术面临的挑战
RAG技术在发展中面临以下挑战：
系统性能：在海量数据面前的扩展性、实时处理能力以及资源消耗的平衡。
质量控制：保证检索内容的相关性和时效性，提升长文本生成时的检索精确度，以及检索知识与生成内容的连贯性。
社会影响：减少系统偏见，提高模型的透明度和可解释性，关注系统公平性和伦理问题。
6. 发展趋势与前景展望
RAG技术的未来发展将聚焦于：
多模态技术整合：优化跨模态信息对齐与融合，增强多模态输出连贯性，提升跨模态检索能力。
性能优化：开发分布式计算解决方案，改进索引技术，优化计算资源利用效率。
个性化服务增强：构建用户画像驱动的检索策略，提升上下文理解能力，整合交互反馈机制。
伦理与隐私保障：减少系统偏见，加强隐私保护，提高模型可解释性。
语言支持拓展：增强跨语言能力，支持低资源语言，优化多语言检索生成。
检索机制创新：开发动态检索策略，探索混合检索方法，优化检索效果评估。
技术融合探索：与脑机接口技术结合，在AR/VR领域的应用，探索新型人机交互模式。
资源链接：https://arxiv.org/pdf/2410.12837如果对内容有什么疑问和建议可以私信和留言，也可以添加我加入大模型交流群，一起讨论大模型在创作、RAG和agent中的应用。
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