先进的 GAR 技术

[Habib01]

恢复增强发电 (RAG) 系统的先进技术

检索增强生成 (RAG)将文档检索与自然语言生成相结合，创建更准确和上下文感知的响应。

尽管基本的 GAR 很有效，但它在处理复杂查询、幻觉以及在多轮对话中维护上下文方面存在困难。

在这篇博客中，我将探索通过提高检索准确性、生成质量和整体系统性能来应对这些挑战的先进技术。

如果您在准备面试时阅读本文，请务必查看RAG 面试前 30 个问题和解答文章。

基本 GAR 系统的局限性
尽管 GAR 的基本实现很有用，但它们也有其局限性，特别是在 阿富汗电话数据 要求更高的环境中应用时。

幻觉
最突出的问题之一是幻觉，即模型生成的内容实际上不正确或不受恢复的文档支持。这可能会破坏系统的可靠性，尤其是在医学或法律等需要高精度的领域。

缺乏领域特异性
标准 GAR 模型在涉及特定领域的查询时可能会遇到困难。如果不根据专业领域的细微差别调整检索和生成过程，系统就会面临检索不相关或不准确信息的风险。

管理复杂或多轮对话
另一个挑战是管理复杂的多步骤查询或多轮对话。基本 GAR 系统通常难以在整个交互过程中维护上下文，从而导致响应脱节或不完整。随着用户查询变得越来越复杂，GAR 系统必须不断发展以管理这种日益增加的复杂性。

基本 RAG 系统：起伏

使用napkin.ai生成的图表

先进的恢复技术
先进的恢复技术侧重于提高恢复文档的相关性和范围。这些技术，包括密集检索、混合搜索、重新排名和查询扩展，解决了基于关键字的检索的局限性。