一篇大模型RAG最新综述

良久没分享过综述了，当蠢才享一个最新的RAG综述，来自卡内基梅隆大学。题目：A Comprehensive Survey of Retrieval-Augmented Generation (RAG): Evolution, Current Landscape and Future Directions

1. 引言

1.1 RAG技术概述

检索增强生成技术（RAG）关键由两个关键局部导致：其一是检索组件，关键职责是从外部数据库（如维基百科或私有库）中提取关系消息，经过密集向量表征启动文档识别；其二是生成组件，基于transformer结构，对失掉的消息启动处置并输入人造言语文本。这种技术有效降落了内容生成中的虚伪消息，优化了文本的准确性和语境顺应性。目前，RAG已在开明域问答、自动对话系统及共性化介绍等多个方向失掉运行。

1.2 检索与生成的融合系统

在RAG技术问世以前，NLP畛域关键驳回繁多的检索或生成方法。传统检索系统虽能极速定位关系文档，但缺乏消息整合才干；纯生成模型虽然表白流利富裕创意，却常有理想偏向。这两种方法各有优劣，促使钻研者开局探求融共打算，其中DrQA是较早将检索技术运行于问答义务的代表。

1.3 RAG系统的应战

该技术面临几个关键疑问：首先，在处置含糊查问和专业畛域检索时准确度无余，即使驳回DPR等技术，仍或者产生检索偏向；其次，检索消息与生成内容的整合有时显得僵硬，影响输入品质；再次，系统运转须要少量计算资源，特意是在规模化运行场景下；最后，还存在成见流传和透明度等伦理疑问，虽然RAG或者经过多元消息检索缩小成见，但仍需警觉消息源自身的倾向性。

2. RAG技术架构详解

2.1 基本框架

RAG系统由检索器和生成器两局部组成，前者担任文档检索，后者整合消息生成回应。相比传统模型，RAG能够实时调用外部常识，性能优于固定数据集的生成模型。

2.2 检索技术剖析

2.2.1 BM25算法

作为传统检索方法，BM25基于TF-IDF原理对文档启动排序。虽然在关键词婚配方面体现优秀，但在语义了解上存在局限。

2.2.2 DPR技术

DPR驳回双编码器架构，将查问和文档映射至高维向量空间，经过语义相似度启动婚配，在开明域问答中展现出优秀性能。

2.2.3 REALM打算

REALM翻新地将检索环节融入言语模型训练，成功检索器与生成器的协同优化。经过同步降级机制，该方法在常识密集型义务中展现出长处。

最新钻研显示，Self-RAG和REPLUG等技术经过引入LLM优化了检索才干。这些系统运用留意力机制处置输入和检索文本，确保生成环节中突出关键消息，虽然计算开支较大。

2.3 生成模块解析

生成模块作为RAG系统的关键组成局部，关键担任整合检索消息与输入内容，输入连接的照应结果。该模块以大规模言语模型为基础，确保输入内容的流利性与准确性，并与初始查问坚持高度关系。

2.3.1 文本转换转换器T5

作为文本生成的干流选用，T5模型将一切人造言语处置义务一致为文本转换框架。这种设计理念使其在问答、摘要等多种义务中展现出优秀的顺应性。在与检索模块结合后，T5基础的RAG系统在多个评测数据集上取得了清楚成绩，尤其是在Natural Questions和TriviaQA等测试中的体现逾越了传统生成模型。其杰出的多义务处置才干使其成为常识密集型运行的理想选用。

2.3.2 双向自回归转换器BART

BART在处置含噪声输入的文本生成义务中体现突出，特意适宜摘要和开明域问答等运行。其去噪自编码机制能够有效重构受损文本序列，当与检索配置结合时，清楚优化了生成内容的理想准确度。

3. 多模态RAG技术探析

3.1 文本RAG技术

文本畛域的RAG运行最为成熟，以BERT和T5为代表的Transformer架构为外围，经过留意力机制增强了文本了解才干，推进了多种实践运行的开展。

3.2 音频RAG技术

音频RAG技术将检索增强生成裁减到语音畛域，借助Wav2Vec 2.0等预训练模型启动特征示意，为语音识别等运行提供允许。

3.3 视频RAG技术

视频RAG模型经过I3D TimeSformer等技术捕捉时空特征，成功了视觉与文本消息的融合，优化了视频了解和字幕生成等义务的效果。

3.4 跨模态RAG运行

跨模态RAG技术整合了多种数据方式，如Flamingo模型成功了文本、图像和视频的一致处置。"检索即生成"方法经过应用大规模配对数据集，将RAG框架裁减到了更宽泛的运行场景，成功了高效的跨模态消息检索与生成。

4. 现有RAG框架一览

RAG框架出现多元化开展趋向，各具特征：

其余翻新框架包含：

4.1 长高低文RAG技术开展

随着Gemini-1.5和GPT-4等允许长高低文的模型产生，RAG技术也相应演进：

这些框架各具特征，推进了RAG技术在不同运行场景中的开展。

以下是修正后的版本：

5. RAG技术面临的应战

RAG技术存在多个待处置的关键疑问：

系统性能方面：

品质控制方面：

社会影响方面：

6. 开展趋向与前景展望

6.1 多模态技术整合

未来开展重点包含：

6.2 性能优化方向

关器重点：

6.3 共性化服务增强

开展方向：

6.4 伦理与隐衷保证

重点关注：

6.5 言语允许拓展

开展重点：

6.6 检索机制翻新

翻新方向：

6.7 技术融合探求

未来展望：

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