今天給大家?guī)硪黄辛系腞AG（檢索增強生成）技術(shù)綜述，這份大作來自卡內(nèi)基梅隆大學(xué)的大佬們。標題就霸氣側(cè)漏：《A Comprehensive Survey of Retrieval-Augmented Generation (RAG): Evolution, Current Landscape and Future Directions》。

1. 引言

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??RAG技術(shù)到底是啥玩意兒？

簡單來說，RAG技術(shù)就像是一個超級聰明的助手，它有兩個絕招：一是能從海量信息中迅速找到你需要的資料，二是能把這些資料整合起來，用自然語言給你一個完美的回答。這種技術(shù)讓我們告別了生成內(nèi)容中的“胡說八道”，讓文本更準確、更靠譜?，F(xiàn)在，RAG已經(jīng)在問答、聊天機器人、個性化推薦等領(lǐng)域大顯身手。

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1.1 檢索與生成的完美結(jié)合

在RAG出現(xiàn)之前，NLP領(lǐng)域要么是檢索，要么是生成，兩者各占一邊。但RAG技術(shù)的出現(xiàn)，就像是把這兩個領(lǐng)域的高手合并成一個超級英雄，既能快速找到信息，又能流暢地表達出來。

1.2 RAG系統(tǒng)的挑戰(zhàn)

雖然RAG技術(shù)很牛，但它也面臨著一些挑戰(zhàn)，比如處理模糊查詢時的準確度問題，檢索信息與生成內(nèi)容的整合問題，以及計算資源的消耗問題。還有，我們得警惕信息源的偏見，別讓這些偏見在RAG技術(shù)中被放大。

2. RAG技術(shù)架構(gòu)大揭秘

2.1 基本框架

RAG系統(tǒng)就像是一個雙劍合璧的戰(zhàn)士，一個劍是檢索器，負責(zé)找到信息；另一個劍是生成器，負責(zé)整合信息并給出回答。這種組合比傳統(tǒng)模型更厲害，因為它能實時調(diào)用外部知識。

2.2 檢索技術(shù)分析

??BM25算法：這個算法就像是老派的偵探，基于TF-IDF原理對文檔進行排序，雖然在關(guān)鍵詞匹配上很在行，但在理解語義上就有點力不從心了。

??DPR技術(shù)：DPR技術(shù)就像是現(xiàn)代的私家偵探，它用雙編碼器架構(gòu)，把查詢和文檔映射到高維空間，通過語義相似度來匹配，這在開放域問答中表現(xiàn)得特別棒。

??REALM方案：REALM方案就像是偵探界的新星，它把檢索過程融入語言模型訓(xùn)練，實現(xiàn)了檢索器與生成器的協(xié)同優(yōu)化。Self-RAG和REPLUG等技術(shù)通過引入LLM提升了檢索能力。

2.3 生成模塊解析

生成模塊是RAG系統(tǒng)的大腦，負責(zé)整合檢索信息和輸入內(nèi)容，輸出連貫的響應(yīng)結(jié)果。這個模塊以大規(guī)模語言模型為基礎(chǔ)，確保輸出內(nèi)容的流暢性和準確性。

??文本轉(zhuǎn)換轉(zhuǎn)換器T5：T5模型就像是文本生成界的瑞士軍刀，它把所有自然語言處理任務(wù)統(tǒng)一為文本轉(zhuǎn)換框架，這種設(shè)計理念讓它在問答、摘要等多種任務(wù)中表現(xiàn)出色。

??雙向自回歸轉(zhuǎn)換器BART：BART在處理含噪聲輸入的文本生成任務(wù)中特別厲害，特別適合摘要和開放域問答等應(yīng)用。

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3. 多模態(tài)RAG技術(shù)探秘

??音頻RAG技術(shù)：音頻RAG技術(shù)就像是音樂界的DJ，它把檢索增強生成擴展到語音領(lǐng)域，通過Wav2Vec 2.0等預(yù)訓(xùn)練模型進行特征表示, 為語音識別等應(yīng)用提供支持。

??視頻RAG技術(shù)：視頻RAG模型就像是電影導(dǎo)演，通過捕捉時空特征(I3D TimeSformer等技術(shù)），實現(xiàn)了視覺與文本信息的融合，提升了視頻理解和字幕生成的效果。

??跨模態(tài)RAG應(yīng)用：跨模態(tài)RAG技術(shù)就像是跨界藝術(shù)家，整合了多種數(shù)據(jù)形式，實現(xiàn)了高效的跨模態(tài)信息檢索與生成。

4. 現(xiàn)有RAG框架一覽

當前RAG框架呈現(xiàn)出多元化發(fā)展趨勢，各具特色，就像是一場技術(shù)的盛宴，每個框架都有自己的拿手好戲。

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RAG框架正朝著多樣化發(fā)展，每個都有其獨特之處：

• 智能體RAG：利用多個小型預(yù)訓(xùn)練模型處理特定任務(wù)，主模型負責(zé)分配任務(wù)和檢索知識，提高了靈活性和效率。
• RULE框架：專注于提高醫(yī)學(xué)視覺語言模型的精確度，通過校準選擇和偏好優(yōu)化，平衡了模型知識和檢索信息。
• METRAG：通過多層次思維增強，結(jié)合文檔相似度和實用性評估，配合自適應(yīng)摘要器，在知識密集型任務(wù)中表現(xiàn)優(yōu)異。
• RAFT：引入干擾文檔訓(xùn)練，結(jié)合思維鏈推理，增強了模型的辨別能力，并在專業(yè)領(lǐng)域數(shù)據(jù)集上取得進展。
• FILCO：通過詞匯和信息論方法提升上下文質(zhì)量，解決了對檢索內(nèi)容依賴不當?shù)膯栴}。
• Self-RAG：引入反思機制，使模型能根據(jù)任務(wù)需求自適應(yīng)調(diào)整行為。

其他創(chuàng)新框架：

• MK Summary：遵循準備-重寫-檢索-閱讀的工作流程。
• CommunityKG-RAG：整合了知識圖譜的社區(qū)結(jié)構(gòu)。
• RAPTOR：實現(xiàn)了層次化信息檢索。

5. RAG技術(shù)面臨的挑戰(zhàn)

RAG技術(shù)在發(fā)展中面臨以下挑戰(zhàn)：

• 系統(tǒng)性能：在海量數(shù)據(jù)面前的擴展性、實時處理能力以及資源消耗的平衡。
• 質(zhì)量控制：保證檢索內(nèi)容的相關(guān)性和時效性，提升長文本生成時的檢索精確度，以及檢索知識與生成內(nèi)容的連貫性。
• 社會影響：減少系統(tǒng)偏見，提高模型的透明度和可解釋性，關(guān)注系統(tǒng)公平性和倫理問題。

6. 發(fā)展趨勢與前景展望

RAG技術(shù)的未來發(fā)展將聚焦于：

• 多模態(tài)技術(shù)整合：優(yōu)化跨模態(tài)信息對齊與融合，增強多模態(tài)輸出連貫性，提升跨模態(tài)檢索能力。
• 性能優(yōu)化：開發(fā)分布式計算解決方案，改進索引技術(shù)，優(yōu)化計算資源利用效率。
• 個性化服務(wù)增強：構(gòu)建用戶畫像驅(qū)動的檢索策略，提升上下文理解能力，整合交互反饋機制。
• 倫理與隱私保障：減少系統(tǒng)偏見，加強隱私保護，提高模型可解釋性。
• 語言支持拓展：增強跨語言能力，支持低資源語言，優(yōu)化多語言檢索生成。
• 檢索機制創(chuàng)新：開發(fā)動態(tài)檢索策略，探索混合檢索方法，優(yōu)化檢索效果評估。
• 技術(shù)融合探索：與腦機接口技術(shù)結(jié)合，在AR/VR領(lǐng)域的應(yīng)用，探索新型人機交互模式。

資源鏈接：https://arxiv.org/pdf/2410.12837

如果對內(nèi)容有什么疑問和建議可以私信和留言，也可以添加我加入大模型交流群，一起討論大模型在創(chuàng)作、RAG和agent中的應(yīng)用。