1. 引言

1.1 檢索增強(qiáng)生成（RAG）概覽

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RAG（Retrieval-Augmented Generation）融合了兩大核心組件：

-（i）檢索模塊，負(fù)責(zé)從外部知識庫中檢索相關(guān)文檔或信息，利用密集向量表示從大型數(shù)據(jù)集，如維基百科或私有數(shù)據(jù)庫中識別相關(guān)文檔。

-（ii）生成模塊，負(fù)責(zé)處理這些信息，產(chǎn)出類似人類語言的文本，檢索到的文檔隨后被送至生成模塊，該模塊通常基于 transformer 架構(gòu)構(gòu)建。

RAG有助于減少生成內(nèi)容的“幻覺”現(xiàn)象，確保文本更具事實(shí)性和上下文適宜性。RAG已廣泛應(yīng)用于多個(gè)領(lǐng)域，包括:

? 開放領(lǐng)域問答

? 對話智能體

? 個(gè)性化推薦。

1.2 混合檢索和生成的新系統(tǒng)

在RAG出現(xiàn)之前，自然語言處理（NLP）主要依賴于檢索或生成方法。

? 基于檢索的系統(tǒng)：例如傳統(tǒng)的信息檢索引擎，能夠高效地根據(jù)查詢提供相關(guān)文檔或片段，但無法合成新信息或以連貫的敘述形式呈現(xiàn)結(jié)果。

? 基于生成的系統(tǒng)：隨著 transformer 架構(gòu)的興起，純生成模型以其流暢性和創(chuàng)造力受到歡迎，卻常常在事實(shí)準(zhǔn)確性上有所欠缺。

這兩種方法的互補(bǔ)性，使得大家開始嘗試檢索和生成的混合系統(tǒng)。最早的混合系統(tǒng)可以追溯到DrQA，使用檢索技術(shù)來獲取問答任務(wù)的相關(guān)文檔。

1.3 RAG 的局限性

? 在面對模糊查詢或特定知識領(lǐng)域的檢索時(shí)，仍可能出現(xiàn)錯(cuò)誤。依賴于如DPR（Dense Passage Retrieval）所使用的密集向量表示，有時(shí)也會(huì)檢索出不相關(guān)或偏離主題的文檔。因此，需要通過引入更精細(xì)的查詢擴(kuò)展和上下文消歧技術(shù)來提升檢索技術(shù)的精準(zhǔn)度。理論上，檢索與生成的結(jié)合應(yīng)該是天衣無縫的，但在實(shí)際操作中，生成模塊有時(shí)難以將檢索到的信息有效整合進(jìn)回應(yīng)中，導(dǎo)致檢索事實(shí)與生成文本間的不一致或不連貫。

? 計(jì)算成本也是一個(gè)備受關(guān)注的點(diǎn)，因?yàn)樾枰獙γ總€(gè)查詢執(zhí)行檢索和生成兩個(gè)步驟，這對于大規(guī)模應(yīng)用尤其資源密集。模型剪枝或知識蒸餾等技術(shù)可能有助于在不犧牲性能的前提下降低計(jì)算負(fù)擔(dān)。

? 倫理問題，尤其是偏見和透明度問題。AI和LLM中的偏見是一個(gè)廣泛研究且不斷演變的領(lǐng)域，研究者們識別出包括性別、社會(huì)經(jīng)濟(jì)階層、教育背景在內(nèi)的多種偏見類型。雖然RAG通過檢索更平衡的信息有潛力減少偏見，但仍存在放大檢索來源偏見的風(fēng)險(xiǎn)。而且，確保檢索結(jié)果在選擇和使用過程中的透明度，對于維護(hù)這些系統(tǒng)的信任至關(guān)重要。

2. RAG系統(tǒng)的核心構(gòu)件與架構(gòu)概覽

2.1 RAG模型概覽

RAG模型包括兩個(gè)核心組件：

? 檢索器：利用密集段落檢索（DPR）或傳統(tǒng)BM25算法等技術(shù)，從語料庫中檢索最相關(guān)的文檔。

? 生成器：將檢索到的文檔整合成連貫、上下文相關(guān)的回答。

RAG的強(qiáng)項(xiàng)在于其能夠動(dòng)態(tài)利用外部知識，在性能上超越了依賴靜態(tài)數(shù)據(jù)集的生成模型如GPT-3。

2.2 RAG系統(tǒng)中的檢索器

2.2.1 BM25

BM25是一種使用較廣的信息檢索算法，利用詞頻-逆文檔頻率（TF-IDF）來根據(jù)相關(guān)性對文檔進(jìn)行排序。盡管是一種經(jīng)典方法，依然是許多現(xiàn)代檢索系統(tǒng)，包括RAG模型中使用的系統(tǒng)的一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)算法。

BM25根據(jù)查詢詞在文檔中的出現(xiàn)頻率來計(jì)算文檔的相關(guān)性得分，同時(shí)考慮文檔長度和詞在整個(gè)語料庫中的頻率。盡管BM25在關(guān)鍵詞匹配方面表現(xiàn)出色，但它在理解語義含義上存在局限。例如，BM25無法捕捉詞與詞之間的關(guān)系，并且在處理需要上下文理解的復(fù)雜自然語言查詢時(shí)表現(xiàn)不佳。

但是，BM25因簡單高效而被廣泛采用。適用于基于關(guān)鍵詞的簡單查詢?nèi)蝿?wù)，盡管像DPR這樣的現(xiàn)代檢索模型在處理語義復(fù)雜的任務(wù)時(shí)往往性能更好。

2.2.2 密集段落檢索（DPR）

密集段落檢索（Dense Passage Retrieval，DPR）是一種新的信息檢索方法。使用一個(gè)高維向量空間，查詢和文檔都被編碼成高維向量。

采用雙編碼器架構(gòu)，分別對查詢和文檔進(jìn)行編碼，從而實(shí)現(xiàn)高效的最近鄰搜索。

與BM25不同，DPR在捕捉查詢和文檔之間的語義相似性方面表現(xiàn)出色，使其在開放域問答任務(wù)中極為有效。

DPR的優(yōu)勢在于其能夠根據(jù)語義含義而非關(guān)鍵詞匹配來檢索相關(guān)信息。通過在大量問答對語料庫上訓(xùn)練檢索器，DPR能夠找到與查詢上下文相關(guān)的文檔，哪怕查詢和文檔沒有使用完全相同的詞匯。最新的研究通過將DPR與預(yù)訓(xùn)練語言模型結(jié)合，進(jìn)一步優(yōu)化了DPR。

2.2.3 REALM（Retrieval-Augmented Language Model）

REALM將檢索過程融入語言模型的預(yù)訓(xùn)練，確保檢索器與生成器協(xié)同優(yōu)化，以適應(yīng)后續(xù)任務(wù)。

REALM的創(chuàng)新之處在于：能夠?qū)W習(xí)檢索出能夠提升模型在特定任務(wù)上表現(xiàn)的文檔，比如問答或文檔摘要。

訓(xùn)練過程中，REALM對檢索器和生成器進(jìn)行同步更新，優(yōu)化檢索流程以更好地服務(wù)于文本生成任務(wù)。

REALM的檢索器被訓(xùn)練為能夠識別出既與查詢相關(guān)又有助于生成準(zhǔn)確、連貫回答的文檔。因此，REALM顯著提升了生成回答的質(zhì)量，尤其是在需要依賴外部知識的那些任務(wù)上。

最新研究顯示，在某些知識密集型任務(wù)中，REALM超越了BM25和DPR，特別是在檢索與生成緊密結(jié)合的情況下。

RAG的精髓在于檢索段落的質(zhì)量，但許多現(xiàn)有方法依賴于基于相似性的檢索（Mallen等，2022）。

Self-RAG和REPLUG通過利用大型語言模型（LLM）增強(qiáng)檢索能力，實(shí)現(xiàn)了更靈活的檢索。

初次檢索后，交叉編碼器模型通過聯(lián)合編碼查詢和檢索文檔來重新排序結(jié)果，計(jì)算相關(guān)性得分。這些模型雖然提供了更豐富的上下文感知檢索，但計(jì)算成本較高。

RAG系統(tǒng)利用LLM中的自注意力機(jī)制來管理輸入和檢索文本各部分的上下文和相關(guān)性。在將檢索信息整合到生成模型時(shí)，采用交叉注意力機(jī)制，以確保在生成過程中突出最相關(guān)的信息片段。

2.3 RAG系統(tǒng)中的生成器

在 RAG 中，生成器是將檢索到的信息與輸入查詢?nèi)诤希勺罱K輸出的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。

一旦檢索組件從外部資源中提取出相關(guān)知識，生成器便會(huì)將這些信息編織成連貫、符合上下文的回應(yīng)。大型語言模型（LLM）構(gòu)成了生成器的核心，確保生成的文本流暢、準(zhǔn)確，并與原始查詢保持一致。

2.3.1 T5

T5（(Text-to-Text Transfer Transformer）是RAG系統(tǒng)中用于生成任務(wù)的常用模型之一。

T5的靈活性體現(xiàn)在其將所有NLP任務(wù)視為文本到文本的任務(wù)。這種統(tǒng)一的框架使得T5能夠針對廣泛的任務(wù)進(jìn)行微調(diào)，包括問答、摘要和對話生成。

通過整合檢索與生成，基于T5的RAG模型在多個(gè)基準(zhǔn)測試中超越了傳統(tǒng)生成模型，如GPT-3和BART，特別是在Natural Questions數(shù)據(jù)集和TriviaQA數(shù)據(jù)集上。

此外，T5在處理復(fù)雜多任務(wù)學(xué)習(xí)方面的能力，使其成為需要應(yīng)對多樣化知識密集型任務(wù)的RAG系統(tǒng)的首選。

2.3.2 BART

BART（Bidirectional and Auto-Regressive Transformer）特別適合處理從嘈雜輸入中生成文本的任務(wù)，例如摘要和開放域問答。

作為一種去噪自編碼器，BART能夠重建損壞的文本序列，使其在需要從不完整或嘈雜數(shù)據(jù)中生成連貫、事實(shí)性輸出的任務(wù)中表現(xiàn)出色。

當(dāng)與RAG系統(tǒng)中的檢索器結(jié)合時(shí)，BART已被證明能夠通過外部知識提高生成文本的事實(shí)準(zhǔn)確性。

3. 跨模態(tài)的檢索增強(qiáng)型生成模型

3.1 基于文本的RAG模型

基于文本的RAG模型是目前最為成熟且廣泛研究的類型。

依托文本數(shù)據(jù)，執(zhí)行檢索與生成任務(wù)，推動(dòng)了問答、摘要和對話智能體等應(yīng)用的發(fā)展。

BERT和T5等Transformer架構(gòu)構(gòu)成了文本RAG模型的基石，運(yùn)用自注意力機(jī)制來捕捉文本內(nèi)的上下文聯(lián)系，從而提升檢索的精確度和生成的流暢度。

3.2 基于音頻的RAG模型

基于音頻的RAG模型將檢索增強(qiáng)型生成的理念拓展至音頻領(lǐng)域，為語音識別、音頻摘要和語音界面中的對話智能體等應(yīng)用開辟了新天地。音頻數(shù)據(jù)常通過Wav2Vec 2.0等預(yù)訓(xùn)練模型衍生的嵌入表示來呈現(xiàn)。這些嵌入作為檢索和生成組件的輸入，使得模型能夠有效地處理音頻數(shù)據(jù)。

3.3 基于視頻的RAG模型

基于視頻的RAG模型融合視覺與文本信息，增強(qiáng)了視頻理解、字幕生成和檢索等任務(wù)的表現(xiàn)。視頻數(shù)據(jù)通過 I3D TimeSformer 等模型的嵌入表示來呈現(xiàn)。這些嵌入捕捉了時(shí)間與空間特征，對于有效的檢索和生成至關(guān)重要。

3.4 多模態(tài)RAG模型

多模態(tài)RAG模型融合了文本、音頻、視頻和圖像等多種模態(tài)的數(shù)據(jù)，為檢索和生成任務(wù)提供了一種更全面的方法。

例如Flamingo這樣的模型將不同模態(tài)整合進(jìn)一個(gè)統(tǒng)一的框架內(nèi)，實(shí)現(xiàn)了文本、圖像和視頻的同時(shí)處理。跨模態(tài)檢索技術(shù)涉及在不同模態(tài)間檢索相關(guān)信息。

“檢索即生成（Retrieval as generation）”通過結(jié)合文本到圖像和圖像到文本的檢索，將檢索增強(qiáng)型生成（RAG）框架擴(kuò)展到了多模態(tài)應(yīng)用。利用大規(guī)模的配對圖像和文本描述數(shù)據(jù)集，在用戶查詢與存儲(chǔ)的文本描述相匹配時(shí)，能夠快速生成圖像（“檢索即生成”）。

4. 現(xiàn)有RAG框架一覽

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基于智能體的RAG

一種新的智能體檢索增強(qiáng)型生成（RAG）框架采用了分層的多智能體結(jié)構(gòu)，子智能體使用小型預(yù)訓(xùn)練語言模型（SLMs）針對特定的時(shí)間序列任務(wù)進(jìn)行微調(diào)。主智能體將任務(wù)分配給這些子智能體，從共享知識庫中檢索相關(guān)提示。這種模塊化多智能體方法實(shí)現(xiàn)了較高的性能，展現(xiàn)了在時(shí)間序列分析中相較于特定任務(wù)方法的靈活性和效率。

RULE

RULE是一個(gè)多模態(tài)RAG框架，旨在提升醫(yī)學(xué)視覺-語言模型（Med-LVLM）的事實(shí)準(zhǔn)確性，通過引入校準(zhǔn)選擇策略控制事實(shí)風(fēng)險(xiǎn)，并開發(fā)偏好優(yōu)化策略平衡模型內(nèi)在知識與檢索上下文，證明了其在提升Med-LVLM系統(tǒng)事實(shí)準(zhǔn)確性方面的有效性。

METRAG

METRAG，一個(gè)多層次、思維增強(qiáng)（thoughts enhanced）的檢索增強(qiáng)型生成框架，結(jié)合文檔相似性和實(shí)用性來提升性能。包括一個(gè)任務(wù)自適應(yīng)摘要器，以產(chǎn)生蒸餾后內(nèi)容摘要。利用這些階段的多次思考，LLM生成知識增強(qiáng)內(nèi)容，在知識密集型任務(wù)上與傳統(tǒng)方法相比展現(xiàn)出更優(yōu)越的性能。

RAFT（Retrieval Augmented Fine-Tuning）

干擾文檔是檢索增強(qiáng)型微調(diào)（RAFT）（Zhang等，2024）的關(guān)鍵特征之一，用不相關(guān)、干擾性文檔訓(xùn)練模型如何辨別，而直接引用相關(guān)來源。結(jié)合思維鏈推理，增強(qiáng)了模型的推理能力。RAFT在特定領(lǐng)域的RAG任務(wù)中表現(xiàn)出一致的性能提升，包括PubMed、HotpotQA和Gorilla數(shù)據(jù)集，作為LLMs的后訓(xùn)練增強(qiáng)。

FILCOFILCO旨在提升生成模型在開放域問答和事實(shí)驗(yàn)證等任務(wù)中提供的上下文質(zhì)量，解決對檢索段落過度或不足依賴的問題，可能導(dǎo)致生成輸出中的幻覺問題。該方法通過詞匯和信息論方法識別有用的上下文，并通過訓(xùn)練上下文過濾模型在測試期間提煉檢索上下文，提高了上下文質(zhì)量。

Self-RAG

反思標(biāo)記是自反思檢索增強(qiáng)型生成（Self-RAG）（Asai等，2023）的關(guān)鍵屬性，通過結(jié)合檢索與自反思來提高大型語言模型（LLMs）的事實(shí)準(zhǔn)確性。與傳統(tǒng)方法不同，Self-RAG自適應(yīng)地檢索相關(guān)段落，并使用反思標(biāo)記評估和提煉其響應(yīng)，允許模型根據(jù)特定任務(wù)需求調(diào)整行為，并在開放域問答、推理、事實(shí)驗(yàn)證和長篇生成任務(wù)中表現(xiàn)出優(yōu)越性能。RAG的智能性和有效性在很大程度上取決于檢索質(zhì)量，對知識庫的更多元數(shù)據(jù)理解將增強(qiáng)RAG系統(tǒng)的有效性。

MK Summary

一種以數(shù)據(jù)為中心的檢索增強(qiáng)型生成（RAG）工作流程，超越了傳統(tǒng)的檢索-閱讀模式，采用了準(zhǔn)備-重寫-檢索-閱讀框架，通過整合上下文相關(guān)、時(shí)間關(guān)鍵或特定領(lǐng)域的信息來增強(qiáng)LLMs。其創(chuàng)新點(diǎn)包括生成元數(shù)據(jù)、合成問題和答案（QA），并引入文檔集群的元知識摘要（MK摘要）。

CommunityKG-RAG

CommunityKG-RAG是一個(gè)零樣本框架，將知識圖譜（KGs）中的社區(qū)結(jié)構(gòu)整合到檢索增強(qiáng)型生成（RAG）系統(tǒng)中。通過利用KGs中的多跳連接，提高了事實(shí)檢查的準(zhǔn)確性和上下文相關(guān)性，超越了不需要額外領(lǐng)域特定訓(xùn)練的傳統(tǒng)方法。

RAPTOR

RAPTOR引入了一種層次化方法來增強(qiáng)檢索增強(qiáng)型語言模型，解決了傳統(tǒng)方法只檢索短的、連續(xù)文本塊的限制。RAPTOR通過遞歸嵌入、聚類和總結(jié)文本，形成摘要樹以在不同抽象級別檢索信息。實(shí)驗(yàn)表明RAPTOR在需要復(fù)雜推理的問答任務(wù)中表現(xiàn)出優(yōu)越性能。當(dāng)與GPT-4配對時(shí)，RAPTOR在QuALITY基準(zhǔn)測試中的準(zhǔn)確性提高了20%。

4.1 基于長上下文的RAG框架

近期推出的支持長期上下文的大型語言模型（LLMs），如Gemini-1.5和GPT-4，顯著提升了RAG性能。

Self-Route

Self-Route 通過模型自省動(dòng)態(tài)分配查詢至RAG或LC，從而優(yōu)化計(jì)算成本與性能。為RAG和LC在處理長期上下文任務(wù)時(shí)的最佳應(yīng)用提供了深刻見解。

SFR-RAG

SFR-RAG是一個(gè)小巧而高效的RAG模型，旨在增強(qiáng)LLMs對外部上下文信息的整合，同時(shí)減少幻覺現(xiàn)象。

LA-RAG

LA-RAG是一種新型RAG范式，旨在提升LLMs中的自動(dòng)語音識別（ASR）能力。亮點(diǎn)在于其能夠利用細(xì)粒度的標(biāo)記級語音數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和語音到語音的檢索機(jī)制，通過LLM的上下文學(xué)習(xí)提高ASR的精確度。

HyPA-RAG

LLMs在AI法律和政策背景下因知識過時(shí)和幻覺而面臨挑戰(zhàn)。HyPA-RAG是一個(gè)混合參數(shù)自適應(yīng)檢索增強(qiáng)型生成系統(tǒng)，通過自適應(yīng)參數(shù)調(diào)整和混合檢索策略提高了精確度。在NYC Local Law 144的測試中，HyPA-RAG展現(xiàn)了更高的正確性和上下文精度，有效應(yīng)對了法律文本的復(fù)雜性。

MemoRAG

MemoRAG引入了一種新型RAG范式，克服傳統(tǒng)RAG系統(tǒng)在處理模糊或非結(jié)構(gòu)化知識時(shí)的局限。MemoRAG的雙系統(tǒng)架構(gòu)利用輕量級長距離LLM生成草稿答案并指導(dǎo)檢索工具，而更強(qiáng)大的LLM則負(fù)責(zé)完善最終輸出。這一框架針對更好的線索提取和記憶容量進(jìn)行了優(yōu)化，在復(fù)雜和簡單的任務(wù)中都顯著超越了傳統(tǒng)RAG模型。

NLLB-E5

NLLB-E5推出了一個(gè)可擴(kuò)展的多語言檢索模型，解決支持多語言，尤其是像印度語這樣的低資源語言所面臨的挑戰(zhàn)。借助NLLB編碼器和E5多語言檢索器的蒸餾方法，NLLB-E5能夠?qū)崿F(xiàn)跨語言的零樣本檢索，無需多語言訓(xùn)練數(shù)據(jù)。在Hindi-BEIR等基準(zhǔn)測試上的評估顯示了其強(qiáng)大的性能，突顯了任務(wù)特定的挑戰(zhàn)，并推動(dòng)了全球包容性的多語言信息獲取。

5. RAG的挑戰(zhàn)與局限性

?擴(kuò)展性與效率：RAG的一大挑戰(zhàn)在于其擴(kuò)展性。鑒于檢索組件依賴外部數(shù)據(jù)庫，應(yīng)對龐大且日增的數(shù)據(jù)集需要高效的檢索算法。高昂的計(jì)算和內(nèi)存需求也使得RAG模型難以在實(shí)時(shí)或資源受限的環(huán)境中部署。

?檢索品質(zhì)與相關(guān)性：保證檢索文檔的品質(zhì)和相關(guān)性是一個(gè)重要議題。檢索模型有時(shí)可能返回?zé)o關(guān)或過時(shí)的信息，這會(huì)降低生成內(nèi)容的準(zhǔn)確性。特別是在長篇內(nèi)容生成方面，提升檢索精確度仍是研究的熱點(diǎn)。

?偏見與公正性：與其它機(jī)器學(xué)習(xí)模型一樣，RAG系統(tǒng)可能因檢索數(shù)據(jù)集中的偏見而表現(xiàn)出偏見。基于檢索的模型可能會(huì)放大檢索知識中的有害偏見，導(dǎo)致生成的輸出帶有偏見。開發(fā)用于檢索和生成的偏見緩解技術(shù)是一個(gè)持續(xù)的挑戰(zhàn)。

?連貫性：RAG模型常在將檢索到的知識融入連貫、與上下文相關(guān)聯(lián)的文本中遇到難題。檢索到的內(nèi)容與生成模型輸出之間的銜接并不總是完美，可能會(huì)導(dǎo)致最終回答中出現(xiàn)不一致或事實(shí)性幻覺。

?可解釋性與透明度：與眾多AI系統(tǒng)類似，RAG模型往往被視作不透明的黑箱操作

6. 未來方向

6.1 強(qiáng)化多模態(tài)融合

在RAG模型中整合文本、圖像、音頻和視頻數(shù)據(jù)，需著眼于提升多模態(tài)融合技術(shù)，實(shí)現(xiàn)不同數(shù)據(jù)類型間的無縫交互，包括：

? 研發(fā)更先進(jìn)的方法來對齊和合成跨模態(tài)信息。

? 需要更多創(chuàng)新來增強(qiáng)多模態(tài)輸出的連貫性和情境適應(yīng)性。

? 提升RAG系統(tǒng)跨不同模態(tài)檢索相關(guān)信息的能力。例如，結(jié)合基于文本的查詢與圖像或視頻內(nèi)容檢索，可以增強(qiáng)視覺問答和多媒體搜索等應(yīng)用。

6.2 擴(kuò)展性與效率

隨著RAG模型在更廣泛的大規(guī)模應(yīng)用中部署，其擴(kuò)展性變得至關(guān)重要。研究應(yīng)聚焦于開發(fā)高效擴(kuò)展檢索和生成過程的方法，同時(shí)不犧牲性能。分布式計(jì)算和高效索引技術(shù)對于處理龐大數(shù)據(jù)集至關(guān)重要。提升RAG模型的效率需要優(yōu)化檢索和生成組件，以減少計(jì)算資源和延遲。

6.3 個(gè)性化與適應(yīng)性

未來的RAG模型應(yīng)專注于根據(jù)個(gè)體用戶的偏好和情境個(gè)性化檢索過程。這包括開發(fā)基于用戶歷史、行為和偏好調(diào)整檢索策略的技術(shù)。通過深入理解查詢和文檔庫的上下文和情感，增強(qiáng)RAG模型的上下文適應(yīng)性，對于提升生成響應(yīng)的相關(guān)性至關(guān)重要。研究應(yīng)探索基于互動(dòng)上下文的動(dòng)態(tài)調(diào)整檢索和生成過程的方法，包括將用戶反饋和上下文線索整合到RAG流程中。

6.4 倫理與隱私考量

解決偏見是未來研究的關(guān)鍵領(lǐng)域，尤其是針對RAG模型的偏見。隨著RAG系統(tǒng)在多樣化應(yīng)用中的部署，確保公平性并減少檢索和生成內(nèi)容中的偏見至關(guān)重要。未來的RAG研究應(yīng)聚焦于保護(hù)隱私的技術(shù)，以在檢索和生成過程中保護(hù)敏感信息。包括開發(fā)安全數(shù)據(jù)處理方法和隱私意識的檢索策略。模型的可解釋性也是持續(xù)改進(jìn)RAG研究的一個(gè)關(guān)鍵領(lǐng)域。

6.5 跨語言及低資源語言支持

拓展RAG技術(shù)以支持多語言，尤其是資源匱乏的語言，是一個(gè)充滿希望的發(fā)展方向。

致力于提升跨語言檢索與生成能力，確保在不同語言中都能提供準(zhǔn)確且相關(guān)的結(jié)果。提升RAG模型對低資源語言的有效支持，需要開發(fā)在有限訓(xùn)練數(shù)據(jù)下進(jìn)行內(nèi)容檢索與生成的方法。研究應(yīng)聚焦于轉(zhuǎn)移學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)，以提高在邊緣語言中的表現(xiàn)。

6.6 高級檢索機(jī)制

未來RAG研究應(yīng)探索能夠適應(yīng)變化查詢模式和內(nèi)容需求的動(dòng)態(tài)檢索機(jī)制。包括構(gòu)建能夠根據(jù)新信息和用戶需求演進(jìn)而動(dòng)態(tài)調(diào)整檢索策略的模型。

研究混合檢索方法，結(jié)合密集檢索與稀疏檢索等不同策略，有望提升RAG系統(tǒng)的效果。研究應(yīng)著眼于如何整合多樣化的檢索方式，以適應(yīng)各種任務(wù)并達(dá)到最佳性能。

6.7 與新興技術(shù)的融合

將RAG模型與腦機(jī)接口（BCIs）相結(jié)合，可能在人機(jī)交互和輔助技術(shù)領(lǐng)域開辟新的應(yīng)用。研究應(yīng)探討RAG系統(tǒng)如何利用BCI數(shù)據(jù)來提升用戶體驗(yàn)和生成具有上下文感知的響應(yīng)。RAG與增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)（AR）和虛擬現(xiàn)實(shí)（VR）技術(shù)的結(jié)合，為創(chuàng)造沉浸式互動(dòng)體驗(yàn)提供了機(jī)遇。未來的研究應(yīng)調(diào)查RAG模型如何被用于增強(qiáng)AR和VR應(yīng)用，通過提供上下文相關(guān)的信息和交互，提升用戶體驗(yàn)。

本文轉(zhuǎn)載自 ??大語言模型論文跟蹤??，作者：HuggingAGI