Awesome-LLM-RAG学习资料汇总 - LLM检索增强生成技术资源大全
检索增强生成(Retrieval Augmented Generation, RAG)是一种结合信息检索和语言生成的技术,可以显著提升大型语言模型(LLM)的知识处理能力。本文整理了GitHub上Awesome-LLM-RAG项目的主要内容,为研究人员和开发者提供了丰富的RAG学习资料。
项目概述
Awesome-LLM-RAG项目旨在收集RAG在LLM中应用的高级论文。该项目鼓励研究人员通过Pull Request来更新自己的论文信息,促进RAG技术的交流与发展。
主要内容
该项目包含以下几个主要部分:
1. 资源
收集了与RAG相关的研讨会和教程资料,包括:
- 个性化生成式AI研讨会(CIKM 2023)
- 推荐系统中的生成模型研讨会(CIKM 2023)
- 生成式信息检索研讨会(SIGIR 2023)
- 基于检索的语言模型及应用教程(ACL 2023)
2. 相关论文
按照不同主题收集了RAG相关的论文:
- 综述与基准
- 增强型LLM
- RAG指令微调
- RAG上下文学习
- RAG嵌入
- RAG模拟器
- RAG搜索
- RAG长文本与记忆
- RAG评估
- RAG优化
- RAG应用
3. 重要论文介绍
介绍了一些重要的RAG相关论文,例如:
- Chain-of-Note:增强检索增强语言模型的鲁棒性
- REST:基于检索的推测性解码
- Self-RAG:通过自反思学习检索、生成和评判
- DSPy:将声明式语言模型调用编译为自我改进的管道
学习建议
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先阅读综述论文,了解RAG技术的整体发展。
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根据自己的研究方向,选择相关主题的论文深入阅读。
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关注最新的研讨会和教程资料,了解RAG的前沿进展。
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尝试复现一些开源的RAG模型,如RegaVAE、HippoRAG等。
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参与到项目中来,贡献自己的研究成果。
结语
Awesome-LLM-RAG项目为RAG技术的学习和研究提供了丰富的资源。随着RAG在AI领域的广泛应用,该项目将继续更新,为研究人员和开发者提供最新、最全面的RAG学习材料。
希望本文的整理能够帮助大家更好地了解和利用这个优秀的资源库。如果您对RAG技术感兴趣,不妨深入探索Awesome-LLM-RAG项目,相信会有更多的收获!
