近年来,随着大型语言模型(LLMs)的快速发展,检索增强生成(Retrieval-Augmented Generation, RAG)技术作为一种有效提升AI生成内容质量的方法,受到了学术界和工业界的广泛关注。本文将全面介绍RAG技术的基本原理、最新进展以及在多个领域的应用,为读者提供RAG技术的系统性概览。
检索增强生成(RAG)是一种将检索方法与深度学习相结合的技术,旨在克服大型语言模型静态知识的局限性,通过整合外部动态信息来提高模型的准确性和可靠性。RAG主要针对文本领域,通过利用真实世界的数据来减少LLMs生成看似合理但实际错误的回答,从而提高其准确性和可靠性。
RAG的基本工作流程可以分为四个关键阶段:
这种结构化的框架不仅整合了现有的RAG研究,还阐明了其技术基础,突出了RAG在扩展LLMs适应性和应用范围方面的潜力。
RAG的基础架构主要包括以下几个方面:
基于查询的RAG是最常见的RAG形式,它通过直接使用输入查询来检索相关信息。代表性工作包括REALM、Self-RAG等。这种方法简单直接,但可能受限于查询的表达能力。
基于潜在表示的RAG通过学习输入的潜在表示来进行检索,可以捕捉更丰富的语义 信息。如EditSum、RACE等工作都采用了这种方法。这种方法可以更好地处理复杂的语义关系,但可能需要更多的计算资源。
基于logit的RAG直接在模型的输出层(logit)上进行检索和融合。代表性工作如kNN-LM等。这种方法可以更直接地影响模型的输出,但可能会影响模型的泛化能力。
推测性RAG是一种新兴的RAG形式,它通过预测可能的输出来优化检索过程。如REST、GPTCache等工作都探索了这一方向。这种方法可以提高RAG的效率,但可能会增加系统的复杂性。
为了进一步提升RAG的性能,研究者们提出了多种增强方法,主要包括:
输入增强主要包括查询转换和数据增强两个方面。查询转换旨在改善原始查询,使其更适合检索任务,如Query2doc、Tree of Clarifications等工作。数据增强则通过扩充训练数据来提升模型性能,如LESS、Make-An-Audio等研究。
检索器增强是RAG研究中最活跃的方向之一,包括递归检索、块优化、微调检索器、混合检索、重排序等多个子方向。例如,LlamaIndex提出了块优化的方法,BGE M3-Embedding探索了多语言、多功能、多粒度的文本嵌入。
生成器增强主要包括提示工程、解码调优和微调生成器三个方面。提示工程如Chain-of-Thought Prompting等工作,旨在通过优化提示来提升生成质量。解码调优和微调生成器则直接作用于模型本身,如InferFix、CodeGen等研究。
结果增强主要关注如何改进RAG的输出结果,如通过重写输出来提高生成内容的质量和准确性。代表性工作包括Automated Code Editing with Search-Generate-Modify 等。
RAG流程增强旨在从整体上优化RAG的工作流程,主要包括自适应检索和迭代式RAG两个方向。自适应检索如Self-RAG、Adaptive-RAG等工作,试图根据输入的复杂度动态调整检索策略。迭代式RAG如RepoCoder等,通过多轮检索和生成来逐步改善输出质量。
RAG技术已经在多个领域展现出了巨大的潜力,主要应用包括:
在文本领域,RAG主要应用于问答系统、对话系统、文本摘要和机器翻译等任务。例如,REALM和Atlas等工作在开放域问答任务上取得了显著进展。在对话系统方面,如Unims-rag等研究探索了多源检索增强的个性化对话系统。
在代码领域,RAG技术被广泛应用于代码生成、代码摘要、代码翻译和程序修复等任务。如ReACC提出了一个基于检索的代码补全框架,InferFix则探索了基于LLM的端到端程序修复方法。
在多模态领域,RAG技术在图像生成、视频生成、音频生成等方面都有应用。例如,Re-imagen提出了一种基于检索的文本到图像生成器,Animate-A-Story则探索了基于检索增强的视频生成方法用于讲故事。
尽管RAG技术已经取得了显著进展,但仍然存在一些挑战和机遇:
随着研究的深入和技术的发展,我们可以期待RAG在提升AI系统的知识获取、推理能力和生成质量方面发挥更大的作用,为各行各业带来更多创新应用。
检索增强 生成(RAG)技术作为一种有效提升AI生成内容质量的方法,正在快速发展并广泛应用于多个领域。通过将外部知识与大型语言模型相结合,RAG不仅提高了模型的准确性和可靠性,还扩展了AI系统的应用范围。随着研究的深入和技术的进步,我们有理由相信RAG将在未来的AI发展中扮演越来越重要的角色,为创造更智能、更可靠的AI系统做出重要贡献。
AI Excel全自动制表工具
AEE 在线 AI 全自动 Excel 编辑器,提供智能录入、自动公式、数据整理、图表生成等功能,高效处理 Excel 任务,提升办公效率。支持自动高亮数据、批量计算、不规则数据录入,适用于企业、教育、金融等多场景。
基于 UI-TARS 视觉语言模型的桌面应用,可通过自然语言控制计算机进行多模态操作。
UI-TARS-desktop 是一款功能强大的桌面应用,基于 UI-TARS(视觉语言模型)构建。它具备自然语言控制、截图与视觉识别、精确的鼠标键盘控制等功能,支持跨平台使用(Windows/MacOS),能提供实时反馈和状态显示,且数据完全本地处理,保障隐私安全。该应用集成了多种大语言模型和搜索方式,还可进行文件系统操作。适用于需要智能交互和自动化任务的场景,如信息检索、文件管理等。其提供了详细的文档,包括 快速启动、部署、贡献指南和 SDK 使用说明等,方便开发者使用和扩展。
开源且先进的大规模视频生成模型项目
Wan2.1 是一个开源且先进的大规模视频生成模型项目,支持文本到图像、文本到视频、图像到视频等多种生成任务。它具备丰富的配置选项,可调整分辨率、扩散步数等参数,还能对提示词进行增强。使用了多种先进技术和工具,在视频和图像生成领域具有广泛应用前景,适合研究人员和开发者使用。
全流程 AI 驱动的数据可视化工具,助力用户轻松创作高颜值图表
爱图表(aitubiao.com)就是AI图表,是由镝数科技推出的一款创新型智能数据可视化平台,专注于为用户提供便捷的图表生成、数据分析和报告撰写服务。爱图表是中国首个在图表场景接入DeepSeek的产品。通过接入前沿的DeepSeek系列AI模型,爱图表结合强大的数据处理能力与智能化功能,致力于帮助职场人士高效处理和表达数据,提升工作效率和报告质量。
一款强大的视觉语言模型,支持图像和视频输入
Qwen2.5-VL 是一款强大的视觉语言模型,支持图像和视频输入,可用于多种场景,如商品特点总结、图像文字识别等。项目提供了 OpenAI API 服务、Web UI 示例等部署方式,还包含了视觉处理工具,有助于开发者快速集成和使用,提升工作效率。
HunyuanVideo 是一个可基于文本生成高质量图像和视频的项目。
HunyuanVideo 是一个专注于文本到图像及视频生成的项目。它具备强大的视频生成能力 ,支持多种分辨率和视频长度选择,能根据用户输入的文本生成逼真的图像和视频。使用先进的技术架构和算法,可灵活调整生成参数,满足不同场景的需求,是文本生成图像视频领域的优质工具。
一个基于 Gradio 构建的 WebUI,支持与浏览器智能体进行便捷交互。
WebUI for Browser Use 是一个强大的项目,它集成了多种大型语言模型,支持自定义浏览器使用,具备持久化浏览器会话等功能。用户可以通过简洁友好的界面轻松控制浏览器智能体完成各类任务,无论是数据提取、网页导航还是表单填写等操作都能高效实现,有利于提高工作效率和获取信息的便捷性。该项目适合开发者、研究人员以及需要自动化浏览器操作的人群使用,在 SEO 优化方面,其关键词涵盖浏览器使用 、WebUI、大型语言模型集成等,有助于提高网页在搜索引擎中的曝光度。
基于 ESP32 的小智 AI 开发项目,支持多种网络连接与协议,实现语音交互等功能。
xiaozhi-esp32 是一个极具创新性的基于 ESP32 的开发项目,专注于人工智能语音交互领域。项目涵盖了丰富的功能,如网络连接、OTA 升级、设备激活等,同时支持多种语言。无论是开发爱好者还是专业开发者,都能借助该项目快速搭建起高效的 AI 语音交互系统,为智能设备开发提供强大助力。
一个用于 OCR 的项目,支持多种模型和服务器进行 PDF 到 Markdown 的转换,并提供测试和报告功能。
olmocr 是一个专注于光学字符识别(OCR)的 Python 项目,由 Allen Institute for Artificial Intelligence 开发。它支持多种模型和服务器,如 vllm、sglang、OpenAI 等,可将 PDF 文件的页面转换为 Markdown 格式。项目还提供了测试框架和 HTML 报告生成功能,方便用户对 OCR 结果进行评估和分析。适用于科研、文档处理等领域,有助于提高工作效率和准确性。
飞书多维表格 ×DeepSeek R1 满血版
飞书多维表格联合 DeepSeek R1 模型,提供 AI 自动化解决方案,支持批量写作、数据分析、跨模态处理等功能,适用于电商、短视频、影视创作等场景,提升企业生产力与创作效率。关键词:飞书多维表格、DeepSeek R1、AI 自动化、批量处理、企业协同工具。
最新AI工具、AI资讯
独家AI资源、AI项目落地
微信扫一扫关注公众号