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原標(biāo)題：細(xì)數(shù)RAG的12個(gè)痛點(diǎn)，英偉達(dá)高級架構(gòu)師親授解決方案
關(guān)鍵字：模型,數(shù)據(jù),政策,解讀,工具
文章來源：機(jī)器之心
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內(nèi)容摘要：

機(jī)器之心報(bào)道
機(jī)器之心編輯部檢索增強(qiáng)式生成（RAG）是一種使用檢索提升語言模型的技術(shù)。具體來說，就是在語言模型生成答案之前，先從廣泛的文檔數(shù)據(jù)庫中檢索相關(guān)信息，然后利用這些信息來引導(dǎo)生成過程。這種技術(shù)能極大提升內(nèi)容的準(zhǔn)確性和相關(guān)性，并能有效緩解幻覺問題，提高知識更新的速度，并增強(qiáng)內(nèi)容生成的可追溯性。RAG 無疑是最激動(dòng)人心的人工智能研究領(lǐng)域之一。有關(guān) RAG 的更多詳情請參閱機(jī)器之心專欄文章《專補(bǔ)大模型短板的RAG有哪些新進(jìn)展？這篇綜述講明白了》。
但 RAG 也并非完美，用戶在使用時(shí)也常會(huì)遭遇一些「痛點(diǎn)」。近日，英偉達(dá)生成式AI高級解決方案架構(gòu)師Wenqi Glantz 在 Towards Data Science 發(fā)布了一篇文章，梳理了 12 個(gè) RAG 的痛點(diǎn)并給出了相應(yīng)的解決方案。文章目錄如下：
痛點(diǎn) 1：內(nèi)容缺失
痛點(diǎn) 2：錯(cuò)過排名靠前的文檔
痛點(diǎn) 3：不在上下文中——合并策略的局限
痛點(diǎn) 4：未提取出來
痛點(diǎn) 5：格式錯(cuò)誤
痛點(diǎn) 6：不正確的具體說明
痛點(diǎn) 7：不完備
痛點(diǎn) 8：數(shù)據(jù)攝取的可擴(kuò)展性
痛點(diǎn) 9：結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)問答
痛點(diǎn) 10：從復(fù)雜 PDF 提取數(shù)據(jù)
痛點(diǎn) 11：

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文章來源：機(jī)器之心
作者微信：almosthuman2014
作者簡介：專業(yè)的人工智能媒體和產(chǎn)業(yè)服務(wù)平臺