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原標題：專補大模型短板的RAG有哪些新進展？這篇綜述講明白了
關鍵字：模型,報告,技術,范式,內容
文章來源：機器之心
內容字數：8626字

內容摘要：

機器之心專欄
機器之心編輯部同濟大學王昊奮研究員團隊聯合復旦大學熊赟教授團隊發布檢索增強生成（RAG）綜述，從核心范式，關鍵技術到未來發展趨勢對 RAG 進行了全面梳理。這份工作為研究人員繪制了一幅清晰的 RAG 技術發展藍圖，指出了未來的研究探索方向。同時，為開發者提供了參考，幫助辨識不同技術的優缺點，并指導如何在多樣化的應用場景中最有效地利用這些技術。
大型語言模型（LLMs）已經成為我們生活和工作的一部分，它們以驚人的多功能性和智能化改變了我們與信息的互動方式。
然而，盡管它們的能力令人印象深刻，但它們并非無懈可擊。這些模型可能會產生誤導性的 “幻覺”，依賴的信息可能過時，處理特定知識時效率不高，缺乏專業領域的深度洞察，同時在推理能力上也有所欠缺。
在現實世界的應用中，數據需要不斷更新以反映最新的發展，生成的內容必須是透明可追溯的，以便控制成本并保護數據隱私。因此，簡單依賴于這些 “黑盒” 模型是不夠的，我們需要更精細的解決方案來滿足這些復雜的需求。
正是在這樣的背景下，檢索增強生成技術（Retrieval-Augmented Generation，RAG）應時而生，成為 AI

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文章來源：機器之心
作者微信：almosthuman2014
作者簡介：專業的人工智能媒體和產業服務平臺