大型語言模型 (LLM) 如 GPT-4 徹底革新了自然語言處理 (NLP) 領域，在生成類人文字、回答問題和執行各種語言相關任務方面展現出卓越的能力。然而，這些模型也存在一些固有的侷限性：
- 知識截止：LLM 的訓練資料通常截止於特定時間點，使其無法獲取訓練後發生的事件或資訊。
- 靜態知識庫：LLM 嵌入的知識在訓練後固定不變，限制了其動態整合新資訊的能力。
- 記憶體限制：LLM 依靠內部引數儲存知識，對於處理海量或快速變化的資訊效率低下。
檢索增強生成 (RAG) 透過整合檢索機制來解決這些限制，允許 LLM 動態訪問和整合外部資料來源。RAG 提高了生成響應的準確性、相關性和時效性，使 LLM 更強大，並適用於更廣泛的應用場景。 本文深入探討 25 種先進的 RAG 變體，每一種都旨在最佳化檢索和生成過程的特定方面。從標準實現到專用框架，這些變體涵蓋了成本限制、實時互動和多模態資料整合等問題，展示了 RAG 在提升 NLP 能力方面的多功能性和潛力。
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