做視頻點(diǎn)播網(wǎng)站如何賺錢,wordpress文章圖片alt,php多語言網(wǎng)站開發(fā),免費(fèi)開店的平臺(tái)有哪些本文全面綜述了檢索增強(qiáng)生成(RAG)技術(shù)的發(fā)展歷程、架構(gòu)與應(yīng)用。RAG結(jié)合檢索與生成兩大核心組件#xff0c;有效解決了大模型的幻覺問題#xff0c;提升了輸出的事實(shí)準(zhǔn)確性。文章詳細(xì)分析了多種檢索方法(BM25、DPR等)、生成器模型(T5、BART等)及多模態(tài)RAG框架#xff0c;同時(shí)…本文全面綜述了檢索增強(qiáng)生成(RAG)技術(shù)的發(fā)展歷程、架構(gòu)與應(yīng)用。RAG結(jié)合檢索與生成兩大核心組件有效解決了大模型的幻覺問題提升了輸出的事實(shí)準(zhǔn)確性。文章詳細(xì)分析了多種檢索方法(BM25、DPR等)、生成器模型(T5、BART等)及多模態(tài)RAG框架同時(shí)探討了RAG面臨的擴(kuò)展性、檢索質(zhì)量、偏見等挑戰(zhàn)并展望了多模態(tài)融合、個(gè)性化、倫理隱私等未來發(fā)展方向。1. 引言1.1 檢索增強(qiáng)生成RAG概覽RAGRetrieval-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(shí)庫(kù)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(kù)中識(shí)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?；?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(duì)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?；跈z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?；谏傻南到y(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(duì)模糊查詢或特定知識(shí)領(lǐng)域的檢索時(shí)仍可能出現(xiàn)錯(cuò)誤。依賴于如DPRDense 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?duì)每個(gè)查詢執(zhí)行檢索和生成兩個(gè)步驟這對(duì)于大規(guī)模應(yīng)用尤其資源密集。模型剪枝或知識(shí)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(shí)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(duì)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(kù)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(shí)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 BM25BM25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(duì)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?cè)~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(zhǎng)度和詞在整個(gè)語料庫(kù)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(jiǎn)單高效而被廣泛采用。適用于基于關(guān)鍵詞的簡(jiǎn)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 RetrievalDPR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(duì)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(shì)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(duì)語料庫(kù)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 REALMRetrieval-Augmented Language ModelREALM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(duì)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(shí)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(shí)的那些任務(wù)上。最新研究顯示在某些知識(shí)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)诤仙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(shí)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 T5T5(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(duì)廣泛的任務(wù)進(jìn)行微調(diào)包括問答、摘要和對(duì)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(cè)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(duì)多樣化知識(shí)密集型任務(wù)的RAG系統(tǒng)的首選。2.3.2 BARTBARTBidirectional 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(shí)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(duì)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?yàn)檎Z音識(shí)別、音頻摘要和語音界面中的對(duì)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(duì)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?！皺z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(duì)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(duì)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(shí)庫(kù)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。RULERULE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(shí)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。METRAGMETRAG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(shí)增強(qiáng)內(nèi)容在知識(shí)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。RAFTRetrieval Augmented Fine-Tuning干擾文檔是檢索增強(qiáng)型微調(diào)RAFTZhang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L(zhǎng)LMs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(duì)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(shí)別有用的上下文并通過訓(xùn)練上下文過濾模型在測(cè)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-RAGAsai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(píng)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(zhǎng)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(duì)知識(shí)庫(kù)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(shí)摘要MK摘要。CommunityKG-RAGCommunityKG-RAG是一個(gè)零樣本框架將知識(shí)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。RAPTORRAPTOR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(jí)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(duì)時(shí)RAPTOR在QuALITY基準(zhǔn)測(cè)試中的準(zhǔn)確性提高了20%。4.1 基于長(zhǎng)上下文的RAG框架近期推出的支持長(zhǎng)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-RouteSelf-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(zhǎng)期上下文任務(wù)時(shí)的最佳應(yīng)用提供了深刻見解。SFR-RAGSFR-RAG是一個(gè)小巧而高效的RAG模型旨在增強(qiáng)LLMs對(duì)外部上下文信息的整合同時(shí)減少幻覺現(xiàn)象。LA-RAGLA-RAG是一種新型RAG范式旨在提升LLMs中的自動(dòng)語音識(shí)別ASR能力。亮點(diǎn)在于其能夠利用細(xì)粒度的標(biāo)記級(jí)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-RAGLLMs在AI法律和政策背景下因知識(shí)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(cè)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(duì)了法律文本的復(fù)雜性。MemoRAGMemoRAG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(shí)時(shí)的局限。MemoRAG的雙系統(tǒng)架構(gòu)利用輕量級(jí)長(zhǎng)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(duì)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(jiǎn)單的任務(wù)中都顯著超越了傳統(tǒng)RAG模型。NLLB-E5NLLB-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(cè)試上的評(píng)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(kù)應(yīng)對(duì)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(zhǎng)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?；跈z索的模型可能會(huì)放大檢索知識(shí)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(shí)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(duì)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(duì)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(kù)的上下文和情感增強(qiáng)RAG模型的上下文適應(yīng)性對(duì)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(duì)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(shí)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(duì)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(jí)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)。論文原文: https://arxiv.org/abs/2410.12837如何學(xué)習(xí)大模型 AI 由于新崗位的生產(chǎn)效率要優(yōu)于被取代崗位的生產(chǎn)效率所以實(shí)際上整個(gè)社會(huì)的生產(chǎn)效率是提升的。但是具體到個(gè)人只能說是“最先掌握AI的人將會(huì)比較晚掌握AI的人有競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)”。這句話放在計(jì)算機(jī)、互聯(lián)網(wǎng)、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的開局時(shí)期都是一樣的道理。我在一線互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)工作十余年里指導(dǎo)過不少同行后輩。幫助很多人得到了學(xué)習(xí)和成長(zhǎng)。我意識(shí)到有很多經(jīng)驗(yàn)和知識(shí)值得分享給大家也可以通過我們的能力和經(jīng)驗(yàn)解答大家在人工智能學(xué)習(xí)中的很多困惑所以在工作繁忙的情況下還是堅(jiān)持各種整理和分享。但苦于知識(shí)傳播途徑有限很多互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)朋友無法獲得正確的資料得到學(xué)習(xí)提升故此將并將重要的AI大模型資料包括AI大模型入門學(xué)習(xí)思維導(dǎo)圖、精品AI大模型學(xué)習(xí)書籍手冊(cè)、視頻教程、實(shí)戰(zhàn)學(xué)習(xí)等錄播視頻免費(fèi)分享出來。這份完整版的大模型 AI 學(xué)習(xí)資料已經(jīng)上傳CSDN朋友們?nèi)绻枰梢晕⑿艗呙柘路紺SDN官方認(rèn)證二維碼免費(fèi)領(lǐng)取【保證100%免費(fèi)】為什么要學(xué)習(xí)大模型我國(guó)在A大模型領(lǐng)域面臨人才短缺,數(shù)量與質(zhì)量均落后于發(fā)達(dá)國(guó)家。2023年人才缺口已超百萬凸顯培養(yǎng)不足。隨著AI技術(shù)飛速發(fā)展預(yù)計(jì)到2025年,這一缺口將急劇擴(kuò)大至400萬,嚴(yán)重制約我國(guó)AI產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)新步伐。加強(qiáng)人才培養(yǎng),優(yōu)化教育體系,國(guó)際合作并進(jìn)是破解困局、推動(dòng)AI發(fā)展的關(guān)鍵。大模型入門到實(shí)戰(zhàn)全套學(xué)習(xí)大禮包1、大模型系統(tǒng)化學(xué)習(xí)路線作為學(xué)習(xí)AI大模型技術(shù)的新手方向至關(guān)重要。 正確的學(xué)習(xí)路線可以為你節(jié)省時(shí)間少走彎路方向不對(duì)努力白費(fèi)。這里我給大家準(zhǔn)備了一份最科學(xué)最系統(tǒng)的學(xué)習(xí)成長(zhǎng)路線圖和學(xué)習(xí)規(guī)劃帶你從零基礎(chǔ)入門到精通2、大模型學(xué)習(xí)書籍文檔學(xué)習(xí)AI大模型離不開書籍文檔我精選了一系列大模型技術(shù)的書籍和學(xué)習(xí)文檔電子版它們由領(lǐng)域內(nèi)的頂尖專家撰寫內(nèi)容全面、深入、詳盡為你學(xué)習(xí)大模型提供堅(jiān)實(shí)的理論基礎(chǔ)。3、AI大模型最新行業(yè)報(bào)告2025最新行業(yè)報(bào)告針對(duì)不同行業(yè)的現(xiàn)狀、趨勢(shì)、問題、機(jī)會(huì)等進(jìn)行系統(tǒng)地調(diào)研和評(píng)估以了解哪些行業(yè)更適合引入大模型的技術(shù)和應(yīng)用以及在哪些方面可以發(fā)揮大模型的優(yōu)勢(shì)。4、大模型項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)配套源碼學(xué)以致用在項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)中檢驗(yàn)和鞏固你所學(xué)到的知識(shí)同時(shí)為你找工作就業(yè)和職業(yè)發(fā)展打下堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。5、大模型大廠面試真題面試不僅是技術(shù)的較量更需要充分的準(zhǔn)備。在你已經(jīng)掌握了大模型技術(shù)之后就需要開始準(zhǔn)備面試我精心整理了一份大模型面試題庫(kù)涵蓋當(dāng)前面試中可能遇到的各種技術(shù)問題讓你在面試中游刃有余。適用人群第一階段10天初階應(yīng)用該階段讓大家對(duì)大模型 AI有一個(gè)最前沿的認(rèn)識(shí)對(duì)大模型 AI 的理解超過 95% 的人可以在相關(guān)討論時(shí)發(fā)表高級(jí)、不跟風(fēng)、又接地氣的見解別人只會(huì)和 AI 聊天而你能調(diào)教 AI并能用代碼將大模型和業(yè)務(wù)銜接。大模型 AI 能干什么大模型是怎樣獲得「智能」的用好 AI 的核心心法大模型應(yīng)用業(yè)務(wù)架構(gòu)大模型應(yīng)用技術(shù)架構(gòu)代碼示例向 GPT-3.5 灌入新知識(shí)提示工程的意義和核心思想Prompt 典型構(gòu)成指令調(diào)優(yōu)方法論思維鏈和思維樹Prompt 攻擊和防范…第二階段30天高階應(yīng)用該階段我們正式進(jìn)入大模型 AI 進(jìn)階實(shí)戰(zhàn)學(xué)習(xí)學(xué)會(huì)構(gòu)造私有知識(shí)庫(kù)擴(kuò)展 AI 的能力?？焖匍_發(fā)一個(gè)完整的基于 agent 對(duì)話機(jī)器人。掌握功能最強(qiáng)的大模型開發(fā)框架抓住最新的技術(shù)進(jìn)展適合 Python 和 JavaScript 程序員。為什么要做 RAG搭建一個(gè)簡(jiǎn)單的 ChatPDF檢索的基礎(chǔ)概念什么是向量表示Embeddings向量數(shù)據(jù)庫(kù)與向量檢索基于向量檢索的 RAG搭建 RAG 系統(tǒng)的擴(kuò)展知識(shí)混合檢索與 RAG-Fusion 簡(jiǎn)介向量模型本地部署…第三階段30天模型訓(xùn)練恭喜你如果學(xué)到這里你基本可以找到一份大模型 AI相關(guān)的工作自己也能訓(xùn)練 GPT 了通過微調(diào)訓(xùn)練自己的垂直大模型能獨(dú)立訓(xùn)練開源多模態(tài)大模型掌握更多技術(shù)方案。到此為止大概2個(gè)月的時(shí)間。你已經(jīng)成為了一名“AI小子”。那么你還想往下探索嗎為什么要做 RAG什么是模型什么是模型訓(xùn)練求解器 損失函數(shù)簡(jiǎn)介小實(shí)驗(yàn)2手寫一個(gè)簡(jiǎn)單的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并訓(xùn)練它什么是訓(xùn)練/預(yù)訓(xùn)練/微調(diào)/輕量化微調(diào)Transformer結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)介輕量化微調(diào)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集的構(gòu)建…第四階段20天商業(yè)閉環(huán)對(duì)全球大模型從性能、吞吐量、成本等方面有一定的認(rèn)知可以在云端和本地等多種環(huán)境下部署大模型找到適合自己的項(xiàng)目/創(chuàng)業(yè)方向做一名被 AI 武裝的產(chǎn)品經(jīng)理。硬件選型帶你了解全球大模型使用國(guó)產(chǎn)大模型服務(wù)搭建 OpenAI 代理熱身基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion在本地計(jì)算機(jī)運(yùn)行大模型大模型的私有化部署基于 vLLM 部署大模型案例如何優(yōu)雅地在阿里云私有部署開源大模型部署一套開源 LLM 項(xiàng)目?jī)?nèi)容安全互聯(lián)網(wǎng)信息服務(wù)算法備案…學(xué)習(xí)是一個(gè)過程只要學(xué)習(xí)就會(huì)有挑戰(zhàn)。天道酬勤你越努力就會(huì)成為越優(yōu)秀的自己。如果你能在15天內(nèi)完成所有的任務(wù)那你堪稱天才。然而如果你能完成 60-70% 的內(nèi)容你就已經(jīng)開始具備成為一名大模型 AI 的正確特征了。這份完整版的大模型 AI 學(xué)習(xí)資料已經(jīng)上傳CSDN朋友們?nèi)绻枰梢晕⑿艗呙柘路紺SDN官方認(rèn)證二維碼免費(fèi)領(lǐng)取【保證100%免費(fèi)】