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。
1、標準檢索增強生成 (RAG)
標準 RAG 將檢索機制與 LLM 相結合，以生成準確且與上下文相關的響應。透過訪問外部資料來源，它克服了傳統 LLM 中固有的靜態知識庫的侷限性。
- 文件分割：大型文件被分解成更小、更易於管理的塊或段落。
- 高效檢索：當使用者提交查詢時，系統使用相似性搜尋技術快速識別並從分割的文件中檢索最相關的塊。
- 上下文提示：檢索到的塊被整合到提供給 LLM 的提示中，為其提供生成知情響應所需的上下文。
優點
- 實時互動：目標是實現快速響應時間（1-2 秒），這對於客戶服務聊天機器人等應用至關重要。
- 提高答案質量：透過訪問最新的和特定領域的資訊，響應更加準確，並根據使用者的上下文進行定製。
實現細節
- 檢索器元件：通常利用密集向量嵌入（例如，使用 FAISS 等模型）來實現高效的相似性搜尋。
- 生成器元件：LLM 處理增強的提示，生成無縫整合檢索資訊的響應。
挑戰
- 可擴充套件性：高效處理大量資料需要最佳化的檢索機制。
- 延遲：隨著資料集的增長，保持低響應時間。
- 相關性過濾：確保檢索到的文件與查詢真正相關。
標準 RAG 有效地將檢索系統與生成模型協同起來，使 LLM 能夠透過動態訪問外部知識庫來生成高質量、與上下文相關的響應。
2、糾正性檢索增強生成 (CRAG)
CRAG 旨在提高 LLM 生成響應的準確性和可靠性。它專注於檢測和糾正輸出中的不準確之處或幻覺，確保生成的內容準確且符合上下文。
- 多遍處理：涉及多次檢索和生成迭代以最佳化輸出。
- 反饋迴圈：每個生成的響應都會根據準確性和相關性進行評估，並在必要時觸發糾正措施。
- 置信度評分：利用輕量級檢索評估器為檢索到的文件分配置信度評分，指導後續的檢索或生成步驟。
優點
- 提高精度：迭代最佳化可確保更高的準確性並降低錯誤的可能性。
- 使用者滿意度：增強的響應可靠性可提高使用者信任度和滿意度。
- 多功能性：CRAG 的即插即用設計允許與現有 RAG 系統無縫整合。
實現細節
- 檢索評估器：評估檢索文件質量的元件，通常使用相關性評分或特定領域的標準等指標。
- 糾正措施：可能包括最佳化查詢、進行其他搜尋或選擇性地關注檢索文件中的關鍵元素。
- 迭代最佳化：持續進行，直到響應滿足預定義的質量閾值。
挑戰
- 複雜性：實現有效的反饋迴圈和置信度評分機制在技術上可能具有挑戰性。
- 資源密集型：多次檢索和生成遍可能會增加計算開銷。
- 閾值設定：定義適當的置信度閾值以平衡準確性和效率。
糾正性 RAG 透過迭代最佳化和反饋機制系統地識別和糾正生成響應中的錯誤，從而提高 LLM 輸出的整體精度和可靠性，代表了 RAG 的重大進步。
3、 推測性檢索增強生成 (Speculative RAG)
推測性 RAG 旨在透過採用雙模型方法來提高 RAG 系統的效率和準確性。它利用專家模型和通才模型的優勢來最佳化生成過程，解決與延遲和計算負載相關的挑戰。
- 雙模型方法：利用兩個不同的模型——一個用於起草響應的專家模型和一個用於驗證的通才模型。
- 並行起草：專家模型同時生成多個答案草稿，每個草稿都基於檢索文件的不同子集。
- 驗證：通才模型評估每個草稿的質量和準確性，選擇最合適的響應作為最終輸出。
優點
- 提高準確性：來自不同子集的多個草稿增加了生成正確且全面響應的可能性。
- 減少延遲：將起草工作委託給較小的模型，並使用較大的模型進行驗證，可以最佳化計算資源，從而縮短響應時間。
- 高效處理：並行起草提高了吞吐量和可擴充套件性，允許系統同時處理多個潛在答案。
實現細節
- 專家模型 (RAG 起草器)：一個較小的、特定領域的 LLM，專注於根據專業知識生成草稿。
- 通才模型 (RAG 驗證器)：一個更大、更通用的 LLM，用於評估和選擇來自專家模型的最佳草稿。
- 同步機制：確保起草和驗證過程並行無縫執行。
挑戰
- 模型協調：確保專家模型和通才模型之間的有效同步和通訊。
- 資源分配：平衡起草和驗證過程之間的計算資源。
- 質量保證：在起草和驗證中保持高標準，以確保整體響應質量。
推測性 RAG 透過將較小模型的專業起草能力與較大模型的驗證優勢相結合，增強了檢索增強生成。這種雙模型方法可以產生更準確、更高效的響應，從而最佳化速度和精度。
4、融合檢索增強生成 (Fusion RAG)
融合 RAG 旨在透過整合多種檢索方法和不同的資料來源來提供全面和高質量的響應。這種多方面的方法確保了對查詢的全面理解，克服了依賴單一資料集的侷限性。
- 動態適應：根據每個查詢的上下文和要求調整檢索策略。
- 多種檢索技術：利用語義搜尋、基於關鍵字的檢索和基於混合查詢的方法的組合，從各種來源收集相關資訊。
- 資料來源整合：結合來自不同儲存庫的輸入，包括結構化資料庫、非結構化文字和多媒體源。
優點
- 增強的彈性：減少對單一資料來源的依賴，最大限度地降低資訊缺口和偏差的風險。
- 提高響應質量：對不同輸入的全面整合可帶來更準確和可靠的輸出。
- 上下文相關性：根據每個查詢的特定需求定製檢索過程，確保響應既全面又相關。
實現細節
- 檢索策略層：管理和協調各種檢索方法，確定每個查詢的最佳方法。
- 資料融合模組：合併來自不同來源的資訊，解決衝突並確保最終響應的一致性。
- 上下文分析：持續評估查詢上下文以指導檢索方法的選擇和組合。
挑戰
- 複雜的整合：有效地組合不同的資料來源和檢索方法需要複雜的協調機制。
- 資料一致性：確保從不同來源檢索的資訊之間的一致性和連貫性可能具有挑戰性。
- 可擴充套件性：在不影響效能的情況下管理和處理多個檢索流需要強大的基礎設施。
融合 RAG 透過有效地組合多種檢索方法和不同的資料來源，代表了 RAG 技術的重大進步。這種整合帶來了更強大、更準確和更符合上下文的響應，從而提高了語言模型在資訊檢索和生成任務中的整體效能。
5、代理檢索增強生成 (Agentic RAG)
代理 RAG 透過整合自適應代理來增強 LLM，這些代理可以實時動態地調整資訊檢索策略。這種方法使系統能夠更準確地解釋使用者意圖並提供與上下文相關的響應，從而解決動態和不斷變化的查詢的複雜性。
- 模組化設計: 多個代理同時執行，每個代理專門負責特定任務，例如查詢重構、文件檢索和響應生成。
- 實時適應: 代理根據對話不斷變化的上下文，即時解釋使用者意圖並調整檢索策略。
- 任務委派: 系統將任務委派給合適的代理，確保檢索和生成過程的每個方面都由最合適的元件處理。
優點
- 無縫整合資料來源: 方便新增新的資料來源和功能，而無需徹底改造整個系統。
- 可擴充套件性: 代理的併發操作允許系統有效地處理複雜和多方面的任務。
- 提高準確性: 實時調整可確保檢索策略與使用者意圖緊密結合，從而產生更準確、更具上下文感知的響應。
實現細節
- 代理框架: 一個強大的框架，用於管理各種代理之間的協調和通訊。
- 專門代理: 示例包括查詢重構代理（用於最佳化使用者查詢以更好地檢索）、文件檢索代理（用於訪問相關資訊）和響應生成代理（用於綜合最終輸出）。
- 上下文感知: 代理透過跟蹤互動的歷史記錄和上下文來保持態勢感知，從而實現明智的決策。
挑戰
- 複雜的協調: 管理多個代理之間的互動和依賴關係需要複雜的協調機制。
- 資源管理: 隨著代理數量的增加，確保有效利用計算資源。
- 系統穩健性: 儘管多個代理進行動態和併發操作，仍要保持系統穩定性和效能。
代理 RAG 透過利用自適應代理來動態最佳化資訊檢索和響應生成過程，代表了 RAG 的重大進步。這種方法可以帶來更準確、更具上下文相關性和更高效的互動，從而提高語言模型在各種應用中的整體效能。
6、自檢索增強生成 (Self-RAG)
Self-RAG 透過使 LLM 能夠檢索和反思自己生成的輸出來增強它們。這種自我參照方法允許模型迭代地最佳化其響應，從而提高連貫性、事實準確性和上下文相關性。
- 迴圈過程: 涉及檢索、生成和評論的迭代迴圈，以提高響應質量。
- 自適應檢索: 模型根據上下文及其置信度來評估是否需要其他資訊。如有必要，它會從其先前的輸出或外部來源中檢索相關的段落。
- 自我反思和評論: 模型使用評估事實準確性、連貫性和相關性等方面的反思標記來評估其生成的響應，從而為後續迭代提供資訊。
優點
- 提高效率: 透過利用內部輸出來減少對外部檢索的依賴，從而最佳化資源使用。
- 增強連貫性: 迭代最佳化可確保響應在上下文中保持一致且邏輯上一致。
- 提高準確性: 持續的自我評估和最佳化可降低事實不準確和不一致的可能性。
實現細節
- 反思標記: 嵌入在輸出中的特殊標記，用於指導模型評估和評論其響應。
- 迭代最佳化迴圈: 定義的迭代次數或收斂標準可確保在獲得令人滿意的響應後終止最佳化過程。
- 與外部來源整合: 雖然減少了依賴性，但當內部檢索不足時，模型仍然可以訪問外部資料。
挑戰
- 迭代控制: 平衡迭代次數以避免過多的計算開銷，同時確保響應質量。
- 反思準確性: 確保模型的自我評估機制準確可靠。
- 整合複雜性: 將內部檢索與外部來源無縫整合，而不會中斷最佳化過程。
Self-RAG 透過結合自我反思和自適應檢索機制，代表了 RAG 技術的重大進步。這種方法使 LLM 能夠以更少的對外部資料來源的依賴生成更準確、更連貫和更具上下文相關性的響應，從而提高整體效能和效率。
7、自適應檢索增強生成 (Adaptive RAG)
自適應 RAG 透過根據每個查詢的上下文動態平衡內部知識和外部資訊檢索的使用來最佳化響應生成過程。這種方法可確保系統提供準確且與上下文相關的響應，同時最大限度地減少不必要的資料訪問。
- 門控機制: 利用門控機制（例如，RAGate）分析對話上下文和相關輸入，以預測外部知識增強的必要性。
- 置信度評分: 根據模型在沒有外部資訊的情況下生成滿意響應的能力，為其內部知識分配置信度評分。
- 決策: 基於置信度評分，系統決定是依賴內部知識還是觸發外部檢索。高置信度依賴於內部資料，而低置信度則啟動外部檢索。
優點
- 提高效率: 減少不必要的檢索，最佳化計算資源和響應時間。
- 提高準確性: 確保僅在必要時才整合外部知識，最大限度地減少幻覺和不準確的風險。
- 上下文相關性: 根據每個查詢的特定需求定製檢索策略，提供高質量和相關的響應。
實現細節
- RAGate 元件: 實現門控機制的模組，根據上下文分析和置信度評分確定何時啟用外部檢索。
- 自適應策略: 根據正在進行的互動和反饋實時調整檢索策略的動態策略。
- 與現有 RAG 系統整合: 可以整合到標準 RAG 框架中，以增強其適應性和效率。
挑戰
- 閾值校準: 設定適當的置信度閾值以平衡對內部知識和外部檢索的依賴。
- 實時適應: 確保門控機制實時高效地執行，而不會引入明顯的延遲。
- 複雜的上下文: 處理複雜且多方面的查詢，這些查詢可能需要關於何時檢索外部資訊的細緻決策。
自適應 RAG 透過智慧地平衡內部和外部知識源，代表了 RAG 技術的重大進步。這種自適應機制增強了對話系統的整體效能，從而帶來更準確、更高效和更符合上下文的響應。
8、REFEED 檢索反饋
REFEED（檢索反饋）透過整合檢索反饋來增強 LLM 的輸出，而無需重新訓練。這種方法透過根據相關的外部資訊最佳化初始響應來解決幻覺和事實不準確等問題。
- 初始生成: LLM 生成對使用者查詢的初步響應。
- 檢索: 利用原始查詢和初始響應，系統從維基百科等大型集合中檢索相關文件。
- 反饋整合: 將檢索到的資訊整合到模型的上下文中，使其能夠最佳化其初始輸出。
- 最佳化: 模型根據檢索到的文件提供的附加上下文生成修訂後的響應。
優點
- 提高檢索準確性: 透過生成多個答案選項並根據可靠性對它們進行排名，REFEED 提高了響應的整體質量和準確性。
- 成本效益: 允許增強模型輸出，而無需進行昂貴的重新訓練過程。
- 靈活性: 可以作為即插即用模組實現，使其易於與現有 LLM 整合。
實現細節
- 文件排名: 實現排名演算法以根據相關性和可靠性對檢索到的文件進行優先順序排序。
- 上下文增強: 將檢索到的文件無縫地整合到輸入提示中，指導 LLM 生成更明智的響應。
- 多答案生成: 鼓勵生成不同的響應選項，從而提高生成準確且與上下文相關的答案的可能性。
挑戰
- 檢索質量: 確保檢索到的文件高度相關且沒有偏差。
- 整合複雜性: 將反饋無縫地整合到 LLM 的上下文中，而不會中斷響應生成過程。
- 延遲: 儘管有額外的檢索和最佳化步驟，但仍要保持低響應時間。
REFEED 透過提供一個利用檢索反饋來有效最佳化 LLM 輸出的框架，代表了 RAG 技術的重大進步。這種方法無需進行大量重新訓練即可提高生成內容的事實準確性和相關性，從而提高 LLM 在實際場景中的實用性。
9、REALM (檢索器增強語言模型)
REALM 旨在使用檢索機制增強語言模型，允許它們在預訓練、微調和推理過程中訪問外部知識庫。這種整合透過提供對外部資訊的顯式訪問，解決了傳統 LLM 將知識隱式儲存在其引數中的侷限性。
- 神經知識檢索器: REALM 整合了一個神經檢索器，可以根據輸入查詢從大型語料庫中獲取相關文件。
- 掩碼語言建模: 檢索器使用掩碼語言建模目標進行訓練，使模型能夠透過檢索相關文件來預測缺失的標記。
- 端到端訓練: REALM 聯合訓練檢索器和語言模型，允許透過反向傳播同時最佳化這兩個元件。
優點
- 增強效能: 透過提供對最新和廣泛的外部知識的訪問，顯著提高了模型在開放域問答任務中的效能。
- 可解釋性: 檢索到的文件可作為模型預測的明確證據，從而增強透明度和可信度。
- 模組化: 檢索和生成元件的分離允許獨立更新和擴充套件。
實現細節
- 檢索器架構: 通常採用密集向量嵌入和相似性搜尋演算法（例如 FAISS）來實現高效檢索。
- 聯合訓練: 檢索器和生成器的訓練方式允許檢索器獲取可以直接幫助生成器完成預測任務的文件。
- 知識庫: 通常使用維基百科等大型靜態語料庫，確保廣泛而全面的知識庫。
挑戰
- 可擴充套件性: 管理和索引龐大的知識庫，以確保高效檢索而不影響效能。
- 檢索器準確性: 確保檢索器始終獲取高度相關且準確的文件。
- 整合複雜性: 將檢索到的文件無縫地整合到生成過程中，以提高響應質量而不會引入噪聲。
REALM 透過有效地將檢索機制與傳統的語言建模技術相結合，代表了語言模型預訓練的重大進步。這種整合允許模型訪問和利用外部知識庫，從而提高知識密集型任務的效能，併為自然語言理解提供更具可解釋性和模組化的框架。
10、RAPTOR (樹狀組織檢索的遞迴抽象處理)
RAPTOR 透過從文件構建分層樹結構來增強 LLM，使模型能夠在不同的抽象級別檢索和整合資訊。這種結構提高了資訊檢索的效率和上下文感知能力，解決了傳統 RAG 方法的侷限性，這些方法通常只從語料庫中檢索短的、連續的塊。
RAPTOR 透過一個多步驟過程執行：
預處理:
- 分割: 文件被分割成更小的單元，例如句子或段落。
- 嵌入: 每個片段都被轉換為捕獲語義的密集向量嵌入，以便於進行有效的相似性比較。
遞迴處理:
- 聚類: 使用聚類演算法將相似的文字塊分組在一起，組織相關資訊以便更好地進行摘要。
- 基於模型的摘要: LLM（例如 GPT-3）為每個叢集生成簡潔的摘要。
- 重新嵌入: 摘要被轉換回數值表示以便進一步處理。
樹構建:
- 葉節點: 表示原始文字塊。
- 摘要節點: 表示叢集的摘要，捕獲子文件的要點。
- 分層嵌入: 樹中的每個節點都與其自己的向量嵌入相關聯，捕獲不同抽象級別的摘要含義。
檢索（推理）:
- 樹遍歷檢索: 系統地探索樹結構，從根節點開始，並根據查詢相關性向下遍歷分支。
- 摺疊樹檢索: 將樹視為單層，直接將查詢嵌入與所有葉節點和摘要節點進行比較，以進行基於事實和關鍵字的查詢。
優點
- 增強的多步驟推理: RAPTOR 透過訪問不同抽象級別的資訊來促進複雜推理，從而提高需要深度理解的任務的效能。
- 效率: 分層檢索透過關注相關分支來減少計算負載，確保快速訪問相關資訊。
- 全面覆蓋: 平衡更廣泛的主題理解和粒度細節，提供全面而精確的答案。
實現細節
- 分層樹結構: 支援分層檢索，允許系統從廣泛的主題縮小到特定細節。
- 遞迴摘要: 確保樹的每一層都準確地表示資訊層次結構，保持連貫性和相關性。
- 與 LLM 整合: RAPTOR 可以與強大的 LLM（例如 GPT-4）結合使用，以利用其先進的生成能力以及結構化檢索。
挑戰
- 樹維護: 確保分層樹與新資訊和知識庫中的變化保持最新。
- 摘要質量: 保持高質量、準確的摘要，以防止資訊丟失或失真。
- 可擴充套件性: 有效地處理大規模文件和廣泛的知識庫，而不會影響檢索速度。
RAPTOR 透過構建一個平衡更廣泛的主題理解和粒度細節的遞迴樹結構，代表了 RAG 技術的重大進步。這種分層方法允許對大型文字進行更高效、更具上下文感知的資訊檢索，從而增強模型處理複雜查詢和多步驟推理任務的能力。
11、 用於視覺語言模型的 REVEAL
REVEAL（檢索增強視覺語言預訓練）透過整合外部多模態知識源來增強視覺語言模型。這種方法使模型能夠透過在訓練和推理過程中訪問和利用各種資訊來有效地處理知識密集型任務。
REVEAL 透過幾個關鍵元件執行：
記憶:
- 知識庫: 一個大型記憶庫，編碼各種多模態世界知識來源，包括影像-文字對、問答對和知識圖三元組。
- 編碼: 多模態資料以適合檢索的一致格式進行處理和儲存。
編碼器:
- 統一處理: 統一的編碼器處理各種知識源，將它們轉換為一致的格式以儲存在記憶庫中。
- 一致性: 確保來自不同模態的資訊以統一的方式表示，從而促進無縫檢索和整合。
檢索器:
- 相關性識別: 在訓練和推理過程中，檢索器根據輸入查詢從記憶中識別最相關的條目。
- 動態訪問: 使模型能夠實時訪問可以為其響應提供資訊的 pertinentes 資訊。
生成器:
- 知識整合: 生成器將檢索到的知識與輸入查詢整合以生成最終輸出。
- 上下文響應: 確保模型的響應基於輸入和外部知識，從而產生更準確和更符合上下文的輸出。
端到端預訓練:
- 全面訓練: 所有元件——記憶、編碼器、檢索器和生成器——都在海量資料上進行預訓練，使模型能夠在訓練和推理過程中有效地利用外部知識。
優點
- 增強功能: 透過提供對龐大的多模態資訊庫的訪問，顯著提高了視覺問答和影像字幕等視覺語言任務的效能。
- 知識密集型任務處理: 有效地管理需要大量外部知識的任務，確保響應準確且與上下文相關。
- 最先進的效能: 透過利用檢索機制和外部知識源的整合，實現了優於傳統模型的結果。
挑戰
- 多模態整合: 確保來自不同模態的資訊無縫整合，而不會引入不一致。
- 可擴充套件性: 管理和索引大規模多模態知識庫以保持高效的檢索過程。
- 資料多樣性: 處理資料型別的多樣性，並確保模型能夠有效地處理和利用各種形式的資訊。
REVEAL 透過有效地整合檢索機制和外部知識源，代表了視覺語言建模的重大進步。這種方法使模型能夠以更高的準確性和上下文理解來處理複雜的、知識密集型任務，從而在視覺語言應用中實現最先進的效能。
12、 ReAct (推理和行動)
ReAct（推理和行動）旨在透過將逐步推理與特定任務的操作相結合來增強 LLM 的決策和解決問題的能力。這種方法允許模型以交錯的方式生成推理軌跡和執行操作，從而提高它們處理需要推理和與外部環境互動的複雜任務的能力。
- 交錯推理和行動: ReAct 提示 LLM 以交替的順序生成推理軌跡和特定任務的操作。
- 推理軌跡: 生成的推理步驟幫助模型推斷、跟蹤和更新行動計劃，以及處理異常。
- 特定任務的操作: 使模型能夠與外部來源（例如知識庫或環境）連線並從中收集更多資訊。
- 與人類一致的軌跡: 推理和行動的整合產生了比僅推理或僅行動正規化更具可解釋性、可診斷性和魯棒性的任務解決軌跡。
優點
- 增強決策: 結合推理和行動能力，實現更復雜的解決問題。
- 提高可解釋性: 推理軌跡提供了模型決策過程的透明度，使其更容易理解和信任輸出。
- 魯棒性: 交錯的推理和行動允許模型適應異常和變化的環境，從而增強整體魯棒性。
實現細節
- 提示工程: 設計提示，以結構化的方式鼓勵生成推理軌跡和行動。
- 行動介面: 建立介面，允許模型執行特定操作，例如查詢資料庫或與 API 互動。
- 推理框架: 實施框架來指導與行動一起生成連貫且合乎邏輯的推理軌跡。
挑戰
- 提示設計: 製作有效的提示，以可靠地引發交錯的推理和行動序列。
- 行動驗證: 確保模型執行的行動在給定上下文中準確且合適。
- 資源管理: 平衡同時推理和行動執行所需的計算資源。
ReAct 透過有效地結合推理和行動能力，代表了語言建模的重大進步。這種方法增強了 LLM 的決策和解決問題的能力，使它們能夠以更高的準確性、可解釋性和魯棒性來處理複雜的任務。
13、REPLUG 檢索外掛
REPLUG（檢索和插入）透過整合外部檢索機制來增強 LLM 預測，而無需修改語言模型本身。這種方法將 LLM 視為“黑盒”，允許與外部知識源無縫增強，以提高響應的準確性和相關性。
- 外部檢索: REPLUG 使用專用的檢索器模型根據輸入上下文從外部語料庫中檢索相關文件。
- 輸入增強: 檢索到的文件被新增到原始輸入的前面，有效地增強了提供給凍結（未更改）LLM 的提示。
- 預測生成: LLM 根據增強的輸入生成響應，利用檢索到的文件提供的附加上下文。
優點
- 效能改進: 透過提供對相關外部知識的訪問，顯著提高了 LLM 的效能，而無需更改模型的架構。
- 靈活性: 可以輕鬆地與各種現有的檢索和語言模型整合，為增強 LLM 提供了即插即用的解決方案。
- 減少幻覺: 將響應基於檢索到的資料有助於減少不準確或捏造內容的生成。
- 適應性: 可以使用來自 LLM 的監督訊號進一步微調檢索器，以提高檢索的準確性和相關性。
實現細節
- 檢索器模型: 通常採用密集段落檢索 (DPR) 或其他最先進的檢索技術等模型來獲取相關文件。
- 整合管道: 建立一個管道，其中檢索器獨立執行，獲取文件，然後將其無縫地饋送到 LLM。
- 訓練方案: 引入一種訓練方案，其中檢索器根據 LLM 的反饋進行調整，從而提高整體檢索效率。
挑戰
- 檢索器準確性: 確保檢索器始終獲取高度相關且準確的文件，以提高響應質量。
- 延遲: 儘管有額外的檢索步驟，但仍要保持低響應時間，尤其是在處理大型語料庫時。
- 整合複雜性: 將檢索到的文件無縫地整合到輸入提示中，而不會引入不一致或不相關的資訊。
REPLUG 透過整合外部檢索機制，為增強大型語言模型的功能提供了一種實用且有效的解決方案。這種方法無需對語言模型本身進行大量修改即可提高各種任務的效能，使其成為在各種應用中增強 LLM 的多功能工具。
14、Memo RAG
Memo RAG 透過整合基於記憶的元件增強了傳統的 RAG 系統，使系統能夠更有效地處理具有模糊資訊需求和非結構化知識的複雜查詢。這種整合透過利用內部記憶和外部檢索機制來提供更準確和上下文相關的響應。
Memo RAG 透過雙系統架構執行：
- 記憶模組：
- 全域性記憶形成：採用輕量級的遠端語言模型來建立資料庫的全域性記憶。
- 答案草稿生成：當提交任務時，記憶模組根據資料庫的壓縮表示生成答案草稿或檢索線索。這些線索雖然可能不準確，但揭示了潛在的資訊需求並對應於實際的源資訊。
- 檢索和生成：
- 檢索工具：使用生成的線索作為查詢在資料庫中查詢相關資訊。
- 表達性語言模型：根據檢索到的資訊生成最終答案，確保答案准確且上下文合適。
優點
- 增強檢索：利用記憶模組生成檢索線索提高了檢索過程的有效性，尤其是對於資訊需求模糊的複雜查詢。
- 改進生成：使用記憶生成的線索檢索到的相關資訊的整合使系統能夠生成更準確和上下文更豐富的響應。
- 多功能性： Memo RAG 的架構使其能夠處理各種任務，包括涉及非結構化知識的任務，使其成為適用於各種應用的多功能解決方案。
實現細節
- 記憶壓縮：利用知識蒸餾或嵌入壓縮等技術來建立資料庫的緊湊表示。
- 線索生成：採用策略來生成有效引導檢索工具找到相關資訊的檢索線索。
- 語言模型整合：確保記憶模組和表達性語言模型之間的無縫互動，以促進準確的答案生成。
挑戰
- 線索準確性：確保生成的檢索線索足夠準確，以引導有效的檢索而不會引入噪聲。
- 記憶管理：有效地管理和更新全域性記憶以反映底層資料庫的變化。
- 整合複雜性：將記憶模組與外部檢索工具和表達性語言模型無縫整合。
Memo RAG 透過整合受記憶啟發的知識發現元件，代表了 RAG 技術的重大進步。這種整合增強了系統處理複雜查詢和非結構化資料的能力，從而帶來更準確和上下文相關的響應。
15、基於注意力的 RAG (ATLAS)
ATLAS（基於注意力的檢索增強語言模型）透過將注意力機制與檢索過程整合來提高知識密集型任務中的檢索準確性。這種方法允許模型動態地訪問和整合外部知識，從而提高需要最新或專門資訊的的任務的效能。
ATLAS 透過將密集檢索器與編碼器-解碼器語言模型相結合來執行：
- 密集檢索器：
- 文件檢索：根據輸入查詢從大型語料庫中檢索相關文件。
- 語義理解：使用密集向量嵌入來捕獲查詢和文件的語義，從而實現更準確的相似性比較。
- 編碼器-解碼器模型：
- 上下文整合：與輸入查詢一起處理檢索到的文件。
- 響應生成：生成包含輸入和檢索到的資訊的響應，確保上下文相關且準確的輸出。
優點
- 少樣本學習：在知識密集型任務的少樣本學習場景中表現出強大的效能，在 Natural Questions、TriviaQA 和 FEVER 等基準測試中取得了最先進的結果。
- 引數效率：利用外部檢索以比內部儲存所有知識的模型更少的引數來實現競爭效能，使其更具可擴充套件性和適應性。
- 可更新性：檢索機制允許 ATLAS 訪問最新資訊，使模型能夠提供最新的響應而無需重新訓練。
實現細節
- 密集嵌入：利用密集向量表示（例如，使用 BERT 或類似模型）來實現準確的語義檢索。
- 編碼器-解碼器架構：通常對編碼檢索到的文件和生成響應都採用基於 transformer 的架構。
- 訓練方案：聯合訓練檢索器和語言模型以最佳化檢索準確性和響應生成質量。
挑戰
- 檢索精度：確保密集檢索器始終獲取高度相關的文件以提高響應質量。
- 整合複雜性：將檢索到的資訊與輸入查詢無縫合並以生成連貫且上下文合適的響應。
- 可擴充套件性：有效地處理大規模語料庫以隨著資料集的增長保持檢索速度和準確性。
ATLAS 透過有效地將基於注意力的處理與動態檢索機制相整合，代表了 RAG 技術的重大進步。這種組合增強了模型高效準確地處理知識密集型任務的能力，並以引數效率和可更新性展示了強大的效能。
16、RETRO (檢索增強型 Transformer)
RETRO（檢索增強型 Transformer）由 DeepMind 開發，將檢索機制整合到基於 Transformer 的語言模型中，以在不顯著增加模型引數大小的情況下提高效能。透過在文字生成過程中訪問龐大的外部資料庫，RETRO 在保持效率的同時實現了與更大的模型相當的結果。
RETRO 透過將輸入文字分成塊並從龐大的外部資料庫中檢索類似的序列來執行：
分塊：
- 輸入分割：輸入文字被分成可管理的塊（例如，標記跨度）以進行檢索。
相似性檢索：
- 最近鄰搜尋：對於每個塊，RETRO 根據向量相似性從外部資料庫中檢索類似的序列。
- 密集向量嵌入：利用預訓練的嵌入來促進高效和準確的相似性比較。
交叉注意力整合：
- Transformer 架構：將傳統的自注意力機制與對檢索到的鄰居的交叉注意力相結合，使模型能夠有效地整合外部資訊。
生成：
- 知情的標記預測：透過利用原始輸入和檢索到的類似序列來生成序列中的下一個標記，從而增強輸出的連貫性和相關性。
優點
- 引數效率：透過在生成過程中利用外部資料，在使用比 GPT-3 和 Jurassic-1 等大型模型少 25 倍的引數的情況下實現了可比的效能。
- 可擴充套件性：隨著檢索資料庫大小的增加，效能也會提高，證明了隨著更大資料集（例如，多達 2 萬億個標記）的有效可擴充套件性。
- 可解釋性：提供對檢索資料的顯式引用，透過允許使用者跟蹤預測中使用的資訊來源來增強模型輸出的可解釋性。
實現細節
- 檢索器模型：通常採用密集檢索器，將文字塊對映到高維向量空間以進行高效的相似性搜尋。
- 資料庫管理：管理一個龐大的外部文字塊資料庫，需要高效的索引和檢索演算法（例如 FAISS）來處理大規模資料。
- 交叉注意力機制：透過交叉注意力層將檢索到的塊整合到 Transformer 架構中，確保在標記生成過程中有效地利用外部資訊。
挑戰
- 資料庫維護：管理和更新外部資料庫以確保其保持完整和最新。
- 檢索速度：隨著資料庫大小的增長，保持高效的檢索過程，確保生成過程中的延遲最小。
- 整合複雜性：將檢索到的序列無縫地整合到生成過程中，而不會中斷輸出的流程或連貫性。
RETRO 透過有效地將檢索機制整合到 Transformer 架構中，代表了語言建模的重大進步。這種方法使模型能夠以更少的引數生成高質量的輸出，為各種自然語言處理任務提供了一個可擴充套件且可解釋的解決方案。
17、Auto RAG
Auto RAG 是一種自主迭代檢索模型，旨在透過整合迭代檢索機制來增強 RAG 系統。這種方法利用 LLM 的決策能力來動態提高生成響應的準確性和相關性，解決了依賴靜態檢索過程的傳統 RAG 系統的侷限性。
Auto RAG 透過 LLM 和檢索器之間的多輪對話來執行：
迭代推理：
- 評估： LLM 進行迭代推理以評估給定查詢是否需要外部資訊。
- 評估：評估當前上下文並確定是否需要額外的資料來生成準確的響應。
動態檢索：
- 選擇性檢索：根據 LLM 的評估，Auto RAG 從外部來源檢索相關資訊。
- 持續迭代：系統繼續此迭代過程，根據需要檢索更多資訊，直到獲得足夠的知識。
響應生成：
- 全面整合：一旦收集到必要的資訊，LLM 就會生成一個整合其內部知識和檢索到的外部資料的響應，從而產生更全面和準確的答案。
優點
- 增強準確性：自主確定對外部資訊的需求減少了生成不準確或不完整響應的可能性。
- 效率：迭代檢索過程確保僅檢索相關資訊，從而最佳化計算資源和響應時間。
- 靈活性： Auto RAG 的模組化設計允許輕鬆與各種 LLM 和檢索系統整合，使其適應不同的應用和領域。
實現細節
- 迭代迴圈控制：定義迭代檢索和生成迴圈的標準和終止條件。
- 檢索器整合：在 LLM 和檢索器之間建立無縫互動，以促進動態資訊訪問。
- 響應最佳化：整合機制，使 LLM 能夠根據新檢索到的資訊最佳化響應，確保持續改進。
挑戰
- 迭代管理：平衡迭代次數以避免過多的計算開銷，同時確保響應質量。
- 檢索精度：確保每個檢索步驟都能有效地解決已識別的資訊差距。
- 系統複雜性：管理迭代檢索和生成過程帶來的複雜性增加。
Auto RAG 透過引入自主和迭代檢索機制，代表了 RAG 技術的重大進步。這種方法利用 LLM 的決策能力來動態檢索和整合外部資訊，從而產生更準確和上下文相關的響應。
18、CORAG (成本約束檢索最佳化系統 for RAG)
CORAG（面向檢索增強生成的成本約束檢索最佳化系統）旨在透過在特定成本約束下最佳化外部知識塊的選擇來提高 RAG 系統的效率和有效性。這種方法平衡了檢索質量和資源支出，確保在預定義的預算限制內選擇最相關的資訊。
CORAG 透過幾個關鍵元件執行：
蒙特卡洛樹搜尋 (MCTS) 框架：
- 順序識別：利用基於 MCTS 的策略框架來順序識別資訊塊的最佳組合。
- 相關性管理：考慮檢索到的塊之間的相關性，確保選擇的資訊既相關又非冗餘。
成本約束最佳化：
- 預算整合：將預算約束整合到最佳化過程中，有效地管理檢索質量和資源支出之間的權衡。
- 非單調效用處理：解決塊效用的非單調性，確保新增更多塊不會降低整體效用。
配置代理：
- 最佳配置預測：預測每種查詢型別的最佳檢索配置，根據使用者查詢的獨特特徵定製檢索策略。
- 適應性：透過根據特定查詢需求定製檢索方法來增強系統適應性和效率。
優點
- 改進的效能：透過在成本約束內最佳化檢索過程，比基線模型提高了高達 30%。
- 可擴充套件性：設計用於處理長上下文資訊和大型外部知識庫，使其適用於需要大量資料處理的應用程式。
- 適應性：根據各個查詢型別定製檢索策略，增強生成響應的相關性和準確性，並提高使用者滿意度。
實現細節
- MCTS 整合：將 MCTS 嵌入到檢索過程中，以系統地探索和評估資訊塊的潛在組合。
- 成本建模：實現準確表示與不同檢索策略相關的資源支出的成本模型。
- 配置預測：採用機器學習技術來根據查詢特徵預測最佳檢索配置。
挑戰
- 最佳化複雜性：平衡檢索質量與成本約束需要複雜的最佳化演算法和準確的成本建模。
- 可擴充套件性：在預算限制內有效地管理和處理大規模檢索任務需要強大的系統架構。
- 配置準確性：確保配置代理能夠準確預測各種查詢型別的最佳檢索策略。
CORAG 透過在成本約束下有效地最佳化外部知識塊的選擇，代表了 RAG 技術的重大進步。這種方法解決了傳統 RAG 系統中的關鍵挑戰，從而在有效管理資源支出的同時，帶來更準確、更高效和上下文更相關的響應。
19、EACO-RAG (邊緣輔助和協作式檢索增強生成)
EACO-RAG（邊緣輔助和協作式檢索增強生成）透過利用邊緣計算資源來增強 RAG 系統的效率和可擴充套件性。這種方法解決了傳統 RAG 系統中與可擴充套件性、延遲和通訊開銷相關的挑戰，使其適用於大規模分散式環境。
EACO-RAG 透過幾個關鍵元件執行：
自適應知識更新：
- 本地知識庫：邊緣節點維護本地知識庫，這些知識庫會根據使用者行為和不斷變化的需求進行實時動態更新。
- 實時適應：邊緣節點調整其本地知識，以確保最相關的資訊隨時可用，從而減少與中央伺服器頻繁通訊的需求。
節點間協作：
- 最佳化的檢索流程：邊緣節點協作以最佳化檢索流程，平衡實時效能和資源效率。
- 增強可擴充套件性：透過跨多個邊緣節點分配檢索任務，促進處理大量併發請求。
多臂老虎機框架：
- 權衡管理：利用具有安全線上貝葉斯方法的多臂老虎機框架來管理準確性、延遲和成本之間的權衡。
- 資源分配：支援有關資源分配和檢索策略的明智決策，從而最佳化整體系統效能。
優點
- 減少延遲：更接近源處理資料可顯著減少響應時間，從而增強使用者體驗。
- 資源效率：最佳化檢索流程並最大限度地減少邊緣節點和中央伺服器之間不必要的資料傳輸，從而減少資源支出。
- 提高準確性：自適應知識更新和節點間協作確保在生成響應時使用最相關的資訊，從而提高準確性。
- 可擴充套件性：透過跨多個邊緣節點有效管理檢索任務，促進處理大規模分散式環境。
實現細節
- 邊緣節點架構：每個邊緣節點都配備了足夠的計算資源和儲存空間來管理本地知識庫和處理檢索任務。
- 協作協議：建立通訊協議，使邊緣節點能夠共享檢索職責並共同最佳化效能。
- 貝葉斯方法：在多臂老虎機框架內實施安全線上貝葉斯方法，以做出明智的、自適應的檢索決策。
20、Rule RAG
Rule RAG 透過結合顯式規則來指導檢索和生成過程，從而增強 RAG 系統。這種方法解決了傳統 RAG 模型的侷限性，這些模型僅依賴輸入查詢，而沒有指定檢索偏好或告知生成器如何有效利用檢索到的文件。
Rule RAG 透過幾個關鍵元件執行：
規則引導的檢索器：
- 預定義規則：利用一組預定義的邏輯規則來指導檢索過程，確保根據輸入查詢選擇最相關的文件。
- 特定領域定製：規則可以針對特定領域或任務進行定製，從而提高檢索精度和相關性。
規則引導的生成器：
- 響應結構化：使用規則來確定如何將檢索到的資訊整合到最終響應中，確保與所需的格式和上下文保持一致。
- 邏輯一致性：確保生成的內容遵循規則定義的特定邏輯結構和準則。
檢索和生成的整合：
- 連貫的資訊流：透過顯式規則調整檢索和生成過程，確保資訊流的連貫性，並帶來更連貫和準確的輸出。
優點
- 提高準確性：在檢索和生成過程中整合規則可以帶來更精確和上下文更合適的響應，從而提高整體問答效能。
- 靈活性：允許根據特定領域或應用程式定製規則，使其適應各種知識密集型任務。
- 提高可解釋性：使用顯式規則提供了模型決策過程的透明度，使其更容易理解和信任生成的輸出。
實現細節
- 規則引擎：實現一個規則引擎來處理預定義的邏輯規則，以指導檢索和生成。
- 規則定義語言：利用一種語言或框架來定義和管理規則，確保可擴充套件性和易於定製。
- 動態規則應用：根據每個查詢的上下文和性質動態應用規則，從而實現自適應和上下文相關的資訊檢索和響應生成。
挑戰
- 規則管理：維護和更新一組全面的規則以涵蓋各種領域和場景。
- 複雜的規則互動：管理多個規則之間的互動以防止衝突並確保一致的應用。
- 可擴充套件性：擴充套件基於規則的方法以處理各種查詢和領域，而不會過度增加複雜性。
Rule RAG 透過結合顯式規則來指導檢索和生成過程，代表了 RAG 技術的重大進步。這種方法增強了 RAG 系統的準確性、靈活性和可解釋性，使其更有效地用於知識密集型問答任務。
21、對話式檢索增強生成 (Conversational RAG)
對話式 RAG 透過將外部知識檢索整合到響應生成過程中來增強對話系統。這種方法使模型能夠在多輪互動過程中提供更準確、上下文更相關和最新的響應，從而解決了僅依賴於現有知識的模型的侷限性。
對話式 RAG 透過幾個關鍵元件執行：
上下文理解：
- 對話分析：分析正在進行的對話以理解使用者的意圖和查詢的上下文。
- 意圖識別：根據對話歷史記錄識別使用者正在尋找的特定資訊或幫助。
動態檢索：
- 相關資訊訪問：根據上下文分析從外部知識庫或資料庫中檢索相關資訊。
- 實時適應：動態調整檢索策略，以確保訪問最新和最相關的資料。
響應生成：
- 上下文整合：將檢索到的資訊與對話上下文整合，以生成連貫且上下文合適的響應。
- 流程維護：確保響應與對話流程保持一致，在多輪對話中保持連貫性。
優點
- 增強準確性：整合外部知識可以提供更精確和資訊更豐富的響應，從而減少錯誤或幻覺的可能性。
- 上下文相關性：確保響應上下文合適，保持多輪對話的連貫性和流程。
- 最新資訊：動態檢索允許系統訪問最新資訊，確保響應基於當前資料。
實現細節
- 對話歷史記錄管理：維護全面的互動歷史記錄以告知檢索和響應生成。
- 檢索演算法：利用高階檢索技術（例如語義搜尋、上下文感知檢索）根據對話上下文獲取相關資訊。
- 響應合成：採用基於 Transformer 的模型來合成將檢索到的資訊與對話上下文無縫整合的響應。
挑戰
- 上下文歧義：在複雜或模糊的對話上下文中準確解釋使用者意圖。
- 檢索效率：確保快速檢索相關資訊以保持對話流程，而不會引入延遲。
- 響應連貫性：將檢索到的資訊無縫地整合到響應中，以保持對話的連貫性和自然性。
對話式 RAG 透過有效地將外部知識檢索整合到響應生成過程中，代表了對話系統的重大進步。這種方法增強了響應的準確性、相關性和及時性，從而使對話代理能夠更有效、更引人入勝地處理更復雜的多輪互動。
22、迭代式檢索增強生成 (Iterative RAG)
迭代式 RAG 透過整合多個檢索和生成迴圈來增強 LLM，允許模型透過持續整合相關的外部資訊來最佳化其響應。這種迭代過程可以帶來更準確、上下文更相關和更全面的輸出，尤其適用於需要深度推理的複雜查詢。
迭代式 RAG 透過一個包含以下步驟的迴圈過程執行：
初始檢索：
- 文件獲取：使用標準檢索機制根據初始查詢檢索相關文件或資訊。
生成：
- 初步響應：模型根據檢索到的資訊生成初步響應。
反饋迴圈：
- 響應分析：分析生成的響應，以識別需要補充資訊或說明的領域。
- 資訊差距識別：確定需要進一步檢索以提高響應質量的查詢的具體方面。
後續檢索：
- 定向資訊訪問：檢索更集中、更相關的資訊，以解決初步響應中發現的差距。
最佳化生成：
- 增強響應：透過將新檢索到的資訊與初始內容整合來生成改進的響應。
迭代控制：
- 收斂標準：定義迭代過程應終止的條件，確保在獲得滿意響應後最佳化過程結束。
優點
- 增強準確性：迭代最佳化響應允許模型提供更精確、資訊更豐富的答案。
- 改進複雜查詢的處理：使模型能夠處理需要深度推理和訪問各種資訊源的多方面問題。
- 減少幻覺：持續整合外部資訊有助於減少不準確或捏造內容的生成。
實現細節
- 反饋機制：實現用於分析和評估生成響應的機制，識別需要改進的領域。
- 檢索策略：採用在反饋迴圈中確定的特定資訊需求為目標的檢索策略。
- 迭代管理：平衡迭代次數，以確保有效利用計算資源，同時保持響應質量。
挑戰
- 資源消耗：多個檢索和生成迴圈會增加計算開銷和響應時間。
- 迭代終止：定義適當的收斂標準以平衡響應質量和資源效率。
- 複雜性管理：管理迭代檢索和生成過程帶來的複雜性增加。
迭代式 RAG 透過採用多個檢索和生成迴圈，代表了 RAG 技術的重大進步。這種方法增強了模型提供準確、上下文相關和全面響應的能力，尤其適用於需要深度推理和大量資訊訪問的複雜查詢。
23、上下文驅動的樹狀結構檢索
上下文驅動的樹狀結構檢索增強了資訊檢索的深度和相關性，尤其是在開放域長文字生成中。這種分層的樹狀結構方法確保了多方面資訊的全面覆蓋和連貫整合，解決了與準確捕獲輸入查詢的各個方面相關的挑戰。
該框架透過兩階段過程執行：
分層探索（自頂向下階段）：
- 方面分解：將複雜查詢分解為表示不同方面或方面的分層子查詢。
- 樹構建：構建分層樹結構，其中每個節點表示與查詢相關的特定方面或子主題。
- 探索：對每個方面進行深入探索，確保系統地檢查所有相關領域。
系統綜合（自底向上階段）：
- 資訊聚合：整合從樹的各個分支收集的資訊。
- 連貫響應形成：綜合聚合的資料以形成全面且上下文合適的響應，確保全面覆蓋所有方面。
優點
- 增強檢索深度：分層探索允許系統深入研究複雜查詢的每個方面，提供更詳細和細緻入微的資訊。
- 提高相關性：系統地綜合來自各種來源的資訊可確保檢索到的內容與使用者的查詢高度相關，從而提高響應質量。
- 全面覆蓋：樹狀結構方法確保了查詢的所有方面都得到考慮，減少了遺漏關鍵資訊的可能性，並提供了更完整的答案。
實現細節
- 分層樹結構：利用樹資料結構來表示和管理查詢的層次分解。
- 方面識別：採用主題建模或語義分析等技術來識別和分類複雜查詢的不同方面。
- 資訊綜合：實現演算法以聚合和綜合來自各個樹分支的資訊，確保連貫和全面的響應形成。
挑戰
- 方面識別準確性：準確識別和分解複雜查詢的各個方面對於有效檢索至關重要。
- 樹維護：確保分層樹結構保持準確並與不斷變化的資訊源保持同步。
- 資訊整合：將來自不同方面的資訊無縫整合以形成連貫且上下文相關的響應。
上下文驅動的樹狀結構檢索代表了資訊檢索方法的重大進步。透過採用分層的樹狀結構方法，它可以有效地捕獲和整合複雜查詢的各個方面，從而帶來更詳細、更相關和更全面的響應。
24. CRAT (因果增強型反思和檢索增強型翻譯)
CRAT（因果增強型反思和檢索增強型翻譯）是一個多代理框架，旨在透過將 RAG 與因果增強型自我反思機制相整合來增強機器翻譯。這種方法解決了翻譯上下文相關術語（例如新的或特定領域的詞彙）方面的挑戰，這些術語通常會導致傳統翻譯系統出現不一致和錯誤。
CRAT 透過專門代理的協同工作來執行：
未知術語識別代理：
- 檢測：自動檢測源文字中可能構成翻譯挑戰的未知或上下文相關的術語。
- 上下文分析：分析上下文以理解已識別術語的具體用法和含義。
知識圖譜 (KG) 構建代理：
- 知識提取：提取相關的內部知識並從外部來源檢索雙語資訊，以構建用於翻譯的綜合知識圖譜 (TransKG)。
- 圖譜構建：構建一個知識圖譜，捕獲已識別術語的關係和上下文細微差別。
因果增強型判斷代理：
- 自我反思：採用因果增強型自我反思來驗證 TransKG 中資訊的準確性和相關性。
- 因果驗證：確保檢索到的資料與術語的上下文含義和因果關係一致。
翻譯代理：
- 最終翻譯：利用 TransKG 中的最佳化資訊來生成最終翻譯，結合經過驗證的資料以生成精確且一致的輸出。
優點
- 提高翻譯準確性：系統地識別和澄清未知術語可以提高翻譯的精度，尤其針對於上下文相關和特定領域的詞彙。
- 一致性：因果增強型自我反思確保了翻譯在不同上下文之間保持一致性，減少了錯誤和歧義。
- 減少人工干預：自動化流程最大限度地減少了手動識別和澄清複雜術語的需求，簡化了翻譯工作流程並提高了效率。
實現細節
- 知識圖譜整合：實現複雜的知識圖譜構建和利用技術，以捕獲和表示上下文資訊。
- 因果關係建模：在判斷代理中加入因果關係建模，以確保翻譯遵循邏輯和上下文因果關係。
- 代理協調：確保不同代理之間的無縫協調，以促進高效準確的翻譯過程。
挑戰
- 知識圖譜複雜性：管理為不同領域構建和維護綜合知識圖譜的複雜性。
- 因果關係建模準確性：確保因果增強型反思能夠準確捕獲和驗證翻譯的上下文細微差別。
- 代理同步：協調多個代理無縫執行，而不會在翻譯過程中引入延遲或不一致。
CRAT 透過將 RAG 與因果增強型自我反思相結合，代表了機器翻譯方法的重大進步。這個多代理框架有效地解決了與翻譯上下文相關術語相關的挑戰，從而帶來了更準確、更一致和更高效的翻譯。
25、圖檢索增強生成 (Graph RAG)
Graph RAG（圖檢索增強生成）透過將結構化知識圖譜整合到 RAG 過程中來增強 LLM。這種方法利用了知識圖譜中豐富的關聯資訊，解決了僅依賴於非結構化文字資料的傳統 RAG 系統的侷限性，從而提高了生成響應的準確性、連貫性和上下文相關性。
Graph RAG 透過幾個關鍵元件執行：
知識圖譜構建：
- 實體提取：利用 LLM 從非結構化文字中提取實體和關係，構建一個表示資料語義結構的綜合知識圖譜。
- 圖譜結構化：將提取的資訊組織成結構化的圖譜格式，捕獲實體之間的關係和層次結構。
基於圖的檢索：
- 上下文遍歷：遍歷知識圖譜，根據輸入查詢識別相關實體及其關係。
- 相關性評分：為圖譜中的節點和邊分配置信度評分，以確定它們與查詢的相關性。
提示增強：
- 圖譜資訊整合：將檢索到的基於圖譜的資訊整合到 LLM 的輸入提示中，用結構化的上下文來指導生成過程。
- 上下文嵌入：確保整合資訊在生成的響應中保持連貫性和相關性。
響應生成：
- 知情輸出：LLM 生成一個結合了非結構化文字資料和來自知識圖譜的結構化資訊的響應，從而產生更準確和上下文更相關的輸出。
優點
- 增強推理：結構化知識圖譜使 LLM 能夠對複雜資料進行更有效的推理，從而提高需要理解關係和層次結構的任務中的響應質量。
- 提高準確性：結構化資訊的整合降低了生成不正確或不相關響應的可能性，從而提高了整體系統準確性。
- 可擴充套件性：能夠透過知識圖譜有效地索引和檢索資訊來處理大型資料集，使其適用於需要大量資料處理的應用程式。
實現細節
- 圖資料庫管理：利用圖資料庫（例如 Neo4j）來儲存和管理知識圖譜，從而實現高效的遍歷和檢索。
- 實體連結：實現強大的實體連結機制，以將提取的實體與其在知識圖譜中相應的節點準確連線。
- 與 LLM 整合：確保知識圖譜檢索系統和 LLM 之間的無縫整合，以促進連貫且知情的響應生成。
挑戰
- 圖譜構建準確性：確保知識圖譜準確地表示資料中的語義關係，以防止錯誤資訊。
- 檢索精度：在基於圖的檢索中保持高精度，以確保只有最相關的資訊才能為響應生成提供資訊。
- 整合複雜性：將結構化圖譜資料與非結構化文字輸入無縫合並，而不會在響應流中引入不一致或中斷。
Graph RAG 透過將結構化知識圖譜整合到檢索過程中，代表了 RAG 技術的重大進步。該框架增強了 LLM 的推理能力、準確性和可擴充套件性，使其成為需要深度理解和上下文相關性的各種自然語言處理任務的強大工具。
RAG 變體的比較分析
討論的 25 種 RAG 變體都為標準檢索增強生成框架帶來了獨特的增強和最佳化。瞭解它們的差異、優勢和理想用例對於針對特定應用選擇最合適的模型至關重要。
比較的關鍵維度
檢索機制：
- 標準檢索與專用檢索：一些變體使用標準檢索技術，而其他變體採用專用方法，如樹狀結構檢索或基於圖的檢索。
- 動態檢索與靜態檢索：諸如自適應 RAG 和推測性 RAG 之類的變體採用了動態檢索策略，可根據上下文和模型置信度進行調整。
與 LLM 的整合：
- 直接整合：諸如標準 RAG 和 RETRO 之類的模型將檢索直接整合到 LLM 的生成過程中。
- 模組化整合：諸如 REPLUG 之類的變體將 LLM 視為黑盒，允許模組化和靈活地整合檢索元件。
迭代過程：
- 單遍與多遍：標準 RAG 通常採用單遍檢索，而諸如糾正性 RAG 和迭代式 RAG 之類的變體利用多遍或迭代過程來最佳化輸出。
- 反饋迴圈：CRAG 和迭代式 RAG 結合了反饋迴圈，以增強響應的準確性和相關性。
領域特異性：
- 通用模型與特定領域模型：一些 RAG 變體設計用於通用用途，而其他變體則針對特定領域（如醫療保健、法律或技術支援）進行了定製。
- 知識圖譜整合：Graph RAG 和 Rule RAG 整合了結構化知識圖譜，使其適用於需要深度關係理解的領域。
效能最佳化：
- 成本約束模型：CORAG 基於成本約束最佳化檢索，平衡質量和資源支出。
- 邊緣計算整合：EACO-RAG 利用邊緣計算來減少延遲並增強分散式環境中的可擴充套件性。
自我參照增強：
- Self-RAG：利用模型自身的輸出進行檢索和評論，增強連貫性並減少外部依賴。
- CRAT：結合了因果增強型反思來驗證和最佳化翻譯，確保上下文準確的輸出。
優勢和理想用例
- 標準 RAG：非常適合需要利用外部資料來源快速準確響應的實時應用程式。
- CRAG：適用於需要高精度和可靠性的應用程式，例如醫療資訊系統和法律諮詢服務。
- 推測性 RAG：最適合計算效率和速度至關重要的環境，同時又不犧牲準確性。
- 融合 RAG：非常適合需要全面和多方面資訊檢索的系統，例如學術研究工具。
- 代理 RAG：非常適合需要適應不斷變化的使用者意圖的複雜互動系統，例如智慧虛擬助手。
- Self-RAG：在優先考慮內部連貫性和減少外部依賴性的場景中非常有用，例如內容生成和資料分析。
- 自適應 RAG：適用於需要根據上下文平衡內部知識與外部檢索的動態環境，例如互動式聊天機器人和個人助理。
- REFEED：有效增強現有 LLM 而無需大量重新訓練，尤其是在知識密集型應用程式中。
- REALM：最適合開放域問答和受益於顯式外部知識訪問的知識密集型任務。
- RAPTOR：最適合複雜的多步驟推理任務，例如高階問答和資料分析報告。
- REVEAL：非常適合需要整合多模態知識源的視覺語言任務。
- ReAct：適用於需要推理和行動的任務解決場景，例如自動化規劃系統。
- REPLUG：非常適合以模組化方式增強 LLM，使其適應各種應用程式而無需更改核心模型。
- Memo RAG：用於處理具有模糊資訊需求的複雜查詢，例如知識發現和非結構化資料處理。
- ATLAS：最適合需要高效、準確檢索且引數效率高的知識密集型任務。
- RETRO：非常適合受益於外部資料訪問的可擴充套件且可解釋的語言建模任務。
- Auto RAG：適用於需要自主和迭代檢索機制來增強響應質量的應用程式。
- CORAG：非常適合必須平衡檢索質量與成本的資源受限環境。
- EACO-RAG：最適合需要減少延遲和提高資源效率的大規模分散式環境。
- Rule RAG：非常適合受益於顯式基於規則的指導的知識密集型問答任務。
- 對話式 RAG：適用於需要準確且上下文相關響應的多輪對話系統。
- 迭代式 RAG：非常適合需要深度推理和大量資訊訪問的複雜查詢。
- 上下文驅動的樹狀結構檢索：最適合需要全面覆蓋的長篇內容生成和複雜問答。
- CRAT：非常適合需要上下文準確且一致翻譯的特定領域翻譯任務。
- Graph RAG：適用於需要深度關係理解的應用程式，例如複雜問答和知識管理系統。
各種 RAG 變體已在各行各業中得到應用，增強了語言模型處理知識密集型任務、改進使用者互動和最佳化資源利用的能力。
未來方向
隨著 NLP 領域的不斷發展，檢索增強生成 (RAG) 模型有望取得重大進展。RAG 研究和開發的未來方向可能包括：
增強的檢索技術
- 多模態檢索：擴充套件檢索功能以處理各種資料型別，包括影像、影片和音訊，從而實現更全面的資訊訪問。
- 實時檢索：開發能夠訪問和整合實時資料流的檢索機制，從而增強生成響應的及時性和相關性。
高階整合策略
- 無縫多代理協調：增強諸如代理 RAG 和 CRAT 之類的框架，以實現多個代理之間更復雜的協調，從而提高整體系統效率和響應質量。
- 與知識圖譜的深度整合：進一步利用結構化知識圖譜來增強諸如 Graph RAG 之類的模型的推理能力和上下文理解。
改進的迭代過程
- 自適應迭代控制：改進迭代式 RAG 機制，以根據查詢複雜性和資源可用性動態確定檢索和生成迴圈的最佳數量。
- 增強的反饋機制：結合更細緻的反饋迴圈，透過持續最佳化來提高響應的準確性和相關性。
可擴充套件性和效率
- 分散式檢索系統：開發可擴充套件且高效的檢索系統，可以處理龐大且不斷增長的知識庫，而不會影響效能。
- 資源最佳化：實施高階最佳化技術以平衡計算資源與檢索質量，確保跨不同應用程式的資源有效利用。
個性化和適應性
- 以使用者為中心的檢索：根據個人使用者偏好和行為定製檢索策略，從而增強響應的個性化。
- 上下文感知適應：開發能夠根據不斷變化的上下文和正在進行的互動的特定要求調整檢索和生成過程的模型。
道德和負責任的 AI
- 偏差緩解：實施策略以檢測和緩解檢索到的資訊和生成響應中的偏差，確保公平性和包容性。
- 透明度和可解釋性：透過提供關於檢索到的資訊如何影響生成響應的清晰解釋來增強 RAG 模型的可解釋性，從而增強信任和問責制。
跨領域應用
- 跨學科整合：探索 RAG 模型在跨學科領域的應用，結合來自多個領域的知識以增強響應質量和相關性。
- 協作系統：開發能夠整合和綜合來自不同來源和領域的資訊的協作式 RAG 系統，從而提供全面且知情的響應。
總結
檢索增強生成 (RAG) 模型透過整合訪問和整合外部知識源的檢索機制，從根本上改變了大型語言模型 (LLM) 的能力。這種整合解決了傳統 LLM 的固有侷限性，例如靜態知識庫和知識截止點，從而能夠生成更準確、上下文更相關和更可靠的響應。
本文探討的 25 種高階 RAG 變體都帶來了獨特的增強和最佳化，以適應特定的挑戰和應用。從標準實現到解決成本約束、實時互動和多模態資料整合的專用框架，這些變體展示了 RAG 在提升 NLP 能力方面的多功能性和潛力。
隨著 NLP 的不斷發展，這些創新的 RAG 模型將在提高基於語言的 AI 系統的準確性、效率和上下文相關性方面發揮關鍵作用。瞭解每種 RAG 變體的獨特機制和優勢，使開發人員和研究人員能夠選擇和定製最適合其特定需求的模型，從而推動 AI 在眾多領域提供精確、可靠和上下文感知資訊的能力向前發展。
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作者：Isuru Lakshan Ekanayaka