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WeKnow-RAG：一种适应性检索增强生成的方法，整合网页搜索与知识图谱
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该论文概述了大型语言模型（LLMs）时代检索增强生成（RAG）的发展范式和组成部分，并讨论了RAG模型的评估方法和未来研究方向。
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关键要点
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大型语言模型（LLMs）在实际应用中面临幻觉、知识更新慢和答案透明度不足等挑战。
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检索增强生成（RAG）是在LLMs回答问题前从外部知识库中检索相关信息的过程。
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论文总结了LLMs时代RAG的发展范式，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，论文提供了每个组件的关键技术摘要。
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讨论了评估RAG模型有效性的方法，包括两种评估方法、重点指标和能力，以及最新的自动评估框架。
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提出了未来研究方向，从垂直优化、水平可扩展性和RAG的技术堆栈与生态系统三个方面进行探讨。
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