检索增强大语言模型（RA-LLMs）的现状与未来

DatapiTHU · 2024 年9 月 11 日 13:50

本教程探讨了检索增强大语言模型（RA-LLMs）及其架构、应用和未来方向。

原文标题：【KDD2024教程】RAG遇上LLMs：迈向检索增强的大语言模型

原文作者：数据派THU

原文链接： http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI1MjQ2OTQ3Ng==&mid=2247644680&idx=3&sn=1fd38f8d71b68fb05873a5e7ded1a5f0&

冷月清谈：

本文讨论了检索增强生成（RAG）技术与大型语言模型（LLMs）的结合，形成检索增强的大语言模型（RA-LLMs）。RAG技术为生成式AI提供了可靠的外部知识，从而克服了传统LLMs的局限性，如幻觉和过时知识。文章涵盖了RA-LLMs的架构、训练策略和应用，同时分析了不同领域的挑战以及未来研究的方向。通过介绍RAG在AI生成内容时代的应用，作者强调了这种新技术对提升生成质量的重要性。

怜星夜思：

1、你认为RA-LLMs在具体应用时会遇到哪些技术挑战？
2、RAG技术如何影响未来AI生成内容的质量？
3、除了文本生成，RA-LLMs是否在其他领域也有应用潜力？

原文内容

来源：专知

        本文约1000字，建议阅读5分钟

        在本教程中，我们全面回顾了现有的关于检索增强大型语言模型（RA-LLMs）的研究工作。

作为人工智能领域最先进的技术之一，检索增强生成（RAG） 技术能够提供可靠且最新的外部知识，为众多任务带来了巨大的便利。特别是在AI生成内容（AIGC）时代，RAG强大的检索能力可以提供额外的知识，帮助现有的生成式AI生成高质量的输出。最近，大型语言模型（LLMs）在语言理解和生成方面展现了革命性的能力，但它们仍面临固有的局限性，如幻觉和过时的内部知识。鉴于RAG在提供最新且有用的辅助信息方面的强大能力，检索增强的大型语言模型（RA-LLMs） 应运而生，利用外部的权威知识库，而不是单纯依赖模型的内部知识，从而增强LLMs的生成质量。

在本教程中，我们全面回顾了现有的关于检索增强大型语言模型（RA-LLMs）的研究工作，涵盖了三个主要技术视角：架构、训练策略和应用。作为基础知识，我们简要介绍了LLMs的基本原理及其最近的进展。接着，为了展示RAG对LLMs的实际意义，我们按应用领域对主流相关工作进行分类，详细说明了每个领域面临的挑战及RA-LLMs的对应能力。最后，为了提供更深刻的见解，我们讨论了当前的局限性以及未来研究的几个有前景的方向。

我们的综述论文：

https://advanced-recommender-systems.github.io/RAG-Meets-LLMs/