RAG Foundry: 增强检索辅助生成的 LLM 框架
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。RAG Foundry 是一个开源框架，用于增强大型语言模型以进行 Retrieval-Augmented Generation (RAG)，该框架通过整合数据创建、训练、推理和评估的工作流程，实现了在 RAG 环境中训练和评估大型语言模型的数据增强数据集的快速原型设计和实验，并展示了通过各种 RAG 技术对 Llama-3 和 Phi-3 模型进行增强和微调，从而在三个知识密集型数据集上展示出一致的改进。
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。该研究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，并突出其扩展LLMs的适应性和应用潜力。
