DIRAS:检索增强生成中高效的 LLM 辅助文档相关性标注
原文中文,约300字,阅读约需1分钟。发表于: 。本文提出了 DIRAS(Domain-specific Information Retrieval Annotation with Scalability)方法,通过细调开源 LLMs 来使用校准的相关性概率注释相关标签,实现了 GPT-4 级别的模型性能,对于实际的 RAG 开发具有帮助。
Retrieval-Augmented Generation (RAG)是一种合并检索方法和深度学习技术的方法,旨在通过动态整合最新的外部信息解决大型语言模型(LLMs)的静态限制,并改进LLMs输出的准确性和可靠性。该研究将RAG分为四个类别,并提供了详细的视角和评估方法,同时介绍了其演进和领域的进展。该论文还提出了面临的挑战和未来的研究方向,旨在巩固现有的RAG研究,明确其技术基础,并突出其扩展LLMs的适应性和应用潜力。