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基于计划的检索增强生成：Plan$\times$RAG框架
内容提要
大型语言模型（LLMs）面临幻觉和知识更新慢等挑战。检索增强生成（RAG）通过外部知识库提高回答准确性。本文总结了RAG的三种范式及其组成部分，讨论了评估方法和未来研究方向，并提出了MultiHop-RAG数据集和RPG框架，展示了RAG在复杂推理任务中的有效性，推动了RAG技术的发展。
关键要点
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大型语言模型（LLMs）面临幻觉、知识更新缓慢和答案透明度不足等挑战。
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检索增强生成（RAG）通过从外部知识库中检索相关信息来提高回答准确性。
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RAG的三种范式包括Naive RAG、Advanced RAG和Modular RAG。
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RAG的三个主要组成部分是检索器、生成器和增强方法。
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提出了MultiHop-RAG数据集，包含多跳查询及其真实答案和支持证据。
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RPG框架通过生成计划令牌来提高答案生成的相关性。
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Speculative RAG框架利用大型通用语言模型验证多个RAG草稿，提高准确性和减少延迟。
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Query Rewriter+模块增强了查询重写能力，解决了无关知识和冗余检索问题。
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GEM-RAG通过图形特征记忆优化记忆编码和检索，显著提高问答任务性能。
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CoFE-RAG框架通过引入多粒度关键词和全面数据集评估RAG系统的各个阶段。
延伸问答
检索增强生成（RAG）是什么？
检索增强生成（RAG）是在大型语言模型回答问题之前，从外部知识库中检索相关信息以提高回答准确性的方法。
RAG的三种主要范式是什么？
RAG的三种主要范式是Naive RAG、Advanced RAG和Modular RAG。
MultiHop-RAG数据集的特点是什么？
MultiHop-RAG数据集包含多跳查询、真实答案和相应的支持证据，旨在为开发有效的RAG系统提供资源。
RPG框架如何提高答案生成的相关性？
RPG框架通过生成计划令牌指导后续生成，并根据计划选择相关段落用于答案生成，从而提高生成的相关性。
GEM-RAG如何优化记忆编码和检索？
GEM-RAG通过生成“效用”问题并基于相似性构建记忆图，实现信息的高层次编码和总结，从而优化记忆编码和检索。
CoFE-RAG框架的目的是什么？
CoFE-RAG框架旨在通过引入多粒度关键词和全面的数据集，评估RAG系统的各个阶段，解决数据多样性不足的问题。
