AssistRAG：通过智能信息助手提升大型语言模型的潜力
原文中文，约400字，阅读约需1分钟。发表于：。本研究针对大型语言模型（LLMs）在自然语言处理领域中常出现的事实错误现象（即“幻觉”）进行了深入探讨，提出了一种新的助理基于检索增强生成的方法（AssistRAG）。通过将智能信息助手集成到LLM中，该方法通过构建记忆和知识来提高信息检索和决策能力，实验结果显示AssistRAG显著超越了基准，特别是对较不先进的LLM提供了更强的推理能力和准确的响应。
大型语言模型（LLMs）面临幻觉和知识更新缓慢等问题。检索增强生成（RAG）通过外部知识库提高LLMs的回答质量。本文总结了三种RAG范式及其组成部分，并讨论了评估方法和未来研究方向。
