在构建检索增强型生成系统时的七大挑战 [译]
原文中文,约9000字,阅读约需22分钟。发表于: 。随着软件工程师不断探索将语义搜索功能整合入应用程序,一种被称为检索增强型生成(Retrieval Augmented Generation, RAG)的策略应运而生。这种策略主要是找到与查询内容语义相符的文档,然后借助大语言模型(Large Language Model, LLM),比如 ChatGPT,来提取精准答案。RAG 系统的目标包括:a)...
随着软件工程师不断探索将语义搜索功能整合入应用程序,一种被称为检索增强型生成(RAG)的策略应运而生。RAG系统通过整合检索机制和大语言模型,能够生成与上下文相关、准确且更新的信息。然而,RAG系统也存在一些失败点,如缺少内容、未涵盖排名靠前的文档等。本文通过三个案例研究总结了RAG系统的经验教训,并提出了未来研究方向,包括文档切分和嵌入、RAG与微调的比较以及测试与监控策略。