前面的文章中，为大家介绍过大模型领域的核心技术：RAG(Retrieval-Augmented Generation)，即检索增强生成。大模型的技术原理是不断预测下一个Token，且每一个已经生成的Token都会影响下一个Token的生成。简单来说，大模型就是一个概率预测机器，同样的Prompt会产生不同的答案，这就是所谓的信息幻觉问题。换个容易理解的说法，针对同一个或同一组Prompt，大模型的结果不具备幂等性。从2022年底ChatGPT横空出世以来，大模型的信息幻觉(生成错误信息)、知识过时、推理过程不透明等问题，一直困扰着业内各方技术人员，直至RAG技术出现，才算缓解了这个难题。2023年12月18日，多位知名学者联合发表了一篇关于RAG技术的综述文章《Retrieval-Augmented Generation for Large Language Models: A Survey》，对RAG的三大范式演进(基础RAG、高级RAG、模块化RAG)和检索、生成与增强三大核心组件的关键技术进行了深入探讨。文中还提出了RAG的评估框架与未来研究方向，以及RAG与大模型微调、提示词工程的互补性和多模态能力扩展的潜力。原文链接：https://arxiv.org/pdf/2312.10997如果无法访问，可以点击这个链接：https://metaso.cn/s/LlcV6lu下面是我翻译并总结的这篇文章的核心内容，仅供参考。
一、RAG的三大技术范式1、基础RAG(Naive RAG)- 流程：索引(Indexing)→ 检索（Retrieval）→ 生成(Generation)。
- 案例：在开放域问答中，将用户问题向量化后检索相似文档，生成答案。例如，针对“量子计算的优势是什么？”的提问，系统检索维基百科相关段落并生成回答。
- 问题：检索精度低(如召回无关内容)、生成阶段可能出现幻觉、上下文整合不充分。
2、高级RAG(Advanced RAG) - 预检索优化：采用滑动窗口索引、细粒度分段(如按语义拆分段落)、元数据标签(如文档来源、时间戳)提升检索质量。
- 后检索优化：通过重排序(Re-ranking)和上下文压缩(Context Compression)筛选最相关片段。
- 案例：医疗领域问答中，通过元数据筛选最新临床指南，确保生成答案的时效性。
3、模块化RAG(Modular RAG)- 搜索模块：支持多源检索(数据库、知识图谱、API)。
- 案例：客服系统中，路由模块自动判断用户意图(技术问题→检索产品文档，投诉→检索处理流程)，提升服务效率。
二、RAG的核心技术组件1、检索优化- 数据源选择：结构化数据(数据库表)与非结构化数据(文本、PDF)的混合使用。
- 索引策略：层次化索引(Hierarchical Indexing)结合粗粒度与细粒度分段。
- 查询优化：使用LLMs重写用户查询(如扩展同义词)以提高检索相关性。
2、生成增强- 上下文整合：通过“思维链”(Chain-of-Thought)将内容与LLMs内部知识结合。
- 生成控制：限制LLMs仅依赖检索内容(减少幻觉)或允许混合推理(提高创造性)。
- 案例：金融报告中，模型仅检索的最新财报数据生成分析，避免依赖过时知识。
3、增强策略- 自适应检索：动态调整检索范围(如扩大时间窗口或切换数据源)。
- 案例：学术论文写作助手在生成初稿后，自动检索相关研究填补逻辑漏洞。
三、评估方法与挑战1、评估指标- 质量指标：上下文相关性(Context Relevance)、答案忠实性(Answer Faithfulness)、答案相关性(Answer Relevance)。
- 能力指标：噪声鲁棒性(Noise Robustness)、反事实鲁棒性(Counterfactual Robustness)。
- 评估工具：RAGAS(专用于RAG的评估框架)、ARES(自动化评分系统)。
2、主要挑战- 长上下文处理：检索内容过长导致生成速度下降(需平衡检索精度与效率)。
- 多模态扩展：图像、音频等非文本数据的检索与生成尚未成熟。
- 生态工具链：现有工具(如LangChain)对复杂工作流支持不足。
四、未来研究方向- 垂直优化：提升RAG在专业领域(如法律、医疗)的准确性和领域适应性。
- 混合方法：结合RAG与微调(Fine-tuning)，例如训练专用检索器。
- 多模态RAG：支持跨模态检索(如根据文本描述检索图像)。
五、关键术语中英对照表
|
