万文长文搞定检索增强生成(RAG)技术——13篇热门RAG文章解读

摘要

楔子：Retrieval-Augmented Generation (RAG) 技术允许较小规模用户利用外部数据库辅助生成内容，提供实用性与灵活性。RAG 类似于开卷考试，不需长期专业训练即可回答问题，但质量和效率不如专业训练模型。

1.《A Survey on Retrieval-Augmented Text Generation for Large Language Models》

简介：文章综述了RAG技术，强调其在提高大型语言模型输出准确性和可靠性方面的作用，介绍了RAG的评估方法及未来研究方向。

2.《Retrieval-Augmented Generation for Large Language Models: A Survey》

简介：文章探讨了RAG的优势与挑战，对比了RAG与Fine-Tuning的不同，强调了RAG在实时更新、减少幻觉、透明度和避免重训练方面的优势，同时指出了其外部依赖性、实现复杂度和准确性挑战。

3. 《Retrieving Multimodal Information for Augmented Generation: A Survey》

简介：论文描述了多模态RAG的发展现状和未来趋势，包括不同模态的检索和合成程序、目标任务和挑战。

4.《A Guide on 12 Tuning Strategies for Production-Ready RAG Applications》

简介：文章讨论了优化RAG性能的12个策略，包括数据清理、分块、向量模型、元数据、多索引和索引算法等。

5. 《Improving Retrieval Performance in RAG Pipelines with Hybrid Search》

简介：文章讨论了通过混合搜索改进RAG管道的检索性能，结合基于关键词和向量搜索的技术。

6. 《Advanced RAG Techniques: an Illustrated Overview》

简介：文章探讨了RAG技术的高级应用和算法，系统化地整理了各种方法。

7. 《SELF-RAG: Learning To Retrieve, Generate, and Critique Through Self-Reflection》

简介：介绍了一种名为SELF-RAG的自我反思式RAG方法，通过实验提高LLM的生成质量和事实准确性。

8.《RAPTOR: Recursive Abstractive Processing for Tree-Organized Retrieval》

简介：提出了RAPTOR模型，采用递归方法构建文档摘要树，整合长篇文档信息。

9. 《Blended RAG: Improving RAG Accuracy with Semantic Search and Hybrid Query-Based Retrievers》

简介：提出了'混合RAG'方法，结合语义搜索和混合查询策略改进RAG准确性。

10. 《RAGAR, Your Falsehood RADAR: RAG-Augmented Reasoning for Political Fact-Checking using Multimodal Large Language Models》

简介：通过结合LLMs与RAG推理技术，提高多模态政治事实核查的可靠性和效率。

11.《Evaluating RAG Applications with RAGAs》

简介：介绍用于评估RAG应用的RAGAs框架，提供综合性评估指标和方法。

12.《Evaluating Verifiability in Generative Search Engines》

简介：研究生成式搜索引擎回应的可验证性，评估其引用的完全性和准确性。

13. 《ARAGOG: Advanced RAG Output Grading》

简介：评估不同RAG方法对检索精度和答案相似度的影响，发现HyDE和LLM重排序提升检索精度。

文章中提到一些关键的RAG概念和技术，如混合搜索、高级RAG策略、多模态RAG、自我反思式RAG等，并强调了评估RAG输出质量的重要性。

文章提供了一系列RAG相关的资源链接，包括概念介绍、技术优化、性能评估等内容，对于AI领域的学者和从业者有很高的参考价值。