更多AI知识点总结见我的专栏：【AI知识点】
AI论文精读、项目和一些个人思考见我另一专栏：【AI修炼之路】
有什么问题、批评和建议都非常欢迎交流，三人行必有我师焉😁

简介

论文中英文名

Retrieval-Augmented Generation for Large Language Models: A Survey
面向大型语言模型的检索增强生成：综述

论文地址

arxiv地址：https://arxiv.org/abs/2312.10997

精读理由

这篇综述论文对RAG在大型语言模型中的应用进行了全面总结，覆盖了如何通过检索增强大规模语言模型的能力，并讨论了不同类型的检索机制及其优化策略。适合对RAG的最新发展进行深入了解。

作者、时间、被引用数

作者团队来自同济大学和复旦大学，发布时间是：2023年12月18日，谷歌学术被引用数：580多次。

作者总结的RAG知识库（推荐）

OpenRAG Base

---

摘要

1. LLMs的优点与局限

• 大语言模型（LLMs）的能力：LLMs展示了令人印象深刻的语言处理和生成能力，可以应对多种复杂任务。
• LLMs的挑战：尽管LLMs表现强大，但它们面临一些关键问题：
  • 幻觉（hallucination）：LLMs可能生成不准确或虚构的内容。
  • 过时知识：LLMs依赖于训练数据，而这些数据通常会过时，导致模型无法反映最新的信息。
  • 不透明的推理过程：LLMs的推理过程通常是黑箱操作，缺乏可追踪性和透明性，难以解释生成结果的来源。

2. RAG的提出及其优势

• 检索增强生成（RAG）：RAG通过结合外部数据库中的知识，作为LLMs的一种增强方法，能够解决上述挑战。RAG从外部数据源中检索相关信息，增强生成的准确性和可信度，尤其在知识密集型任务中表现尤为突出。
  • 外部数据库：RAG从外部知识库中检索信息，以确保生成内容基于最新的和特定领域的知识。
  • 动态知识更新：由于RAG可以连接外部数据库，这使得它能够动态地更新知识库，反映最新的事实和领域信息。

3. RAG的工作机制

• RAG将LLMs的内在知识与外部数据库结合：RAG模型通过同时利用LLMs自身的语言生成能力和外部数据库的动态知识，生成更精确和可靠的答案。
• RAG的三部分核心机制：
  • 检索（Retrieval）：从外部知识库中找到相关信息。
  • 生成（Generation）：基于检索到的信息生成语言输出。
  • 增强（Augmentation）：通过外部知识增强生成的内容，确保其准确性。

4. RAG范式的进化

• 简单RAG（Naive RAG）：最基础的RAG版本，直接将检索到的信息用于生成。
• 高级RAG（Advanced RAG）：通过优化检索和生成过程，提高系统的准确性和效率。
• 模块化RAG（Modular RAG）：引入模块化设计，分别优化RAG中的不同部分，使其更灵活和高效。

5. 前沿技术的整合

• 技术进展：文章详细分析了RAG框架中的前沿技术，包括在检索、生成和增强技术中的创新。这些进展为RAG系统提供了更高的性能和准确性。

6. 评估框架与基准

• 更新的评估框架和基准：文章还提出了最新的评估框架，用于衡量RAG系统的表现，并介绍了相应的基准测试数据。这有助于研究人员更好地理解和改进RAG系统。

7. RAG的挑战与未来方向

• 当前的挑战：RAG系统面临的一些挑战包括如何有效处理多源信息、提高检索和生成的效率，以及在多领域的适应性等。
• 未来的研究方向：文章还指出了RAG未来发展的潜力和研究方向，例如如何进一步优化检索策略、提升生成质量，以及如何更好地将RAG应用于不同领域的任务。

---

一、导言

1. LLMs的局限性与RAG的解决方案

• LLMs的局限：虽然大语言模型在自然语言处理任务中取得了显著成功，但在特定领域或知识密集型任务中，LLMs表现出显著的局限性。主要问题是当LLMs处理超出其训练数据或需要最新信息的查询时，容易出现 “幻觉”现象（生成虚假或不准确的信息）。

• RAG的作用：为了解决这些问题，RAG通过从外部知识库检索相关的文档片段并将其引入生成过程，从而增强LLMs的能力。通过引用外部知识，RAG显著减少了生成错误信息的可能性。RAG与LLMs的结合已经在广泛的实际应用中得到了采用，特别是在聊天机器人和其他现实应用中，提升了LLMs的适用性。

2. RAG技术的发展阶段

• 初始阶段：RAG技术的最早发展与Transformer架构的兴起同时发生，最初的研究主要集中在通过预训练模型（Pre-Training Models, PTM）引入额外的知识来增强语言模型。

• ChatGPT的影响：随着ChatGPT的推出，LLMs展现了强大的上下文学习（ICL）能力，RAG研究也开始转向为LLMs提供更好的信息，以应对更复杂的知识密集型任务。此时，RAG技术得到了快速发展。

• RAG的演变：随着研究的深入，RAG的改进不再局限于推理阶段，而开始与LLMs的微调技术结合，从而在模型的生成过程中发挥更大的作用。

3. RAG研究的综述

• 现有研究的不足：尽管RAG技术发展迅速，但缺乏一个系统性的综述来梳理其发展的整体脉络。本文旨在填补这一空白，通过绘制RAG技术的发展路径，详细总结了超过100篇RAG研究中的三大主要研究范式，并分析了“检索”、“生成”和“增强”三个核心阶段中的关键技术。

• 评估和数据集的总结：当前的研究主要关注方法本身，而缺乏对RAG评估标准的总结。本文系统地回顾了RAG应用的下游任务、数据集、基准和评估方法，旨在为研究人员和实践者提供一个清晰的评估框架和工具。

4. 本文的主要贡献

• 全面回顾：本文提供了对最新RAG方法的全面系统综述，阐述了从基础的RAG到高级RAG，再到模块化RAG的演变过程，并将这些范式与LLMs的研究背景联系起来。

• 核心技术的讨论：本文深入讨论了RAG过程中的核心技术，特别是“检索”、“生成”和“增强”三个方面，分析了它们的相互作用，解释了这些组件如何协同工作，形成一个连贯而高效的RAG框架。

• 评估框架的总结：本文总结了RAG的评估方法，涵盖了26项任务、近50个数据集，提出了当前的评估目标、评估标准和工具，并展望了未来可能的方向。

5. 本文的结构

• 第II节：介绍RAG的主要概念和当前的研究范式。
• 第III节至第V节：分别详细探讨了RAG的三个核心组件：“检索”（优化检索方法，包括索引、查询和嵌入优化）、“生成”（侧重于检索后处理和LLMs微调）、“增强”（分析三种不同的增强技术）。
• 第VI节：重点分析RAG的下游任务和评估系统。
• 第VII节：讨论RAG目前面临的挑战及其未来的发展方向。
• 第VIII节：总结全文。

---

图1

这张图展示了RAG技术的技术树，并将RAG研究分为三个主要阶段：预训练（Pre-training）、微调（Fine-tuning）和推理（Inference）。