RAG是一种结合信息检索和生成模型的自然语言处理方法，通过检索相关文档片段作为生成模型的上下文，提高生成文本的准确性和相关性。RAG广泛应用于问答系统、对话系统和文本摘要等领域，兼具高效性和灵活性。

构建编码智能体的新RAG工作流，使用Shire语言和自定义的RAG流程智能体编排。通过IDE接口获取代码数据，进行向量化、检索和代码搜索。结合代码校验和执行功能，构建完整、可信的编码智能体。基于Shire的Pattern Action和代码可信校验，实现自动化编程。使用Index和Query实现代码检索与查询。通过Shire自定义代码检索和LLM总结，实现代码示例解释。Shire RAG工作流的实现使用ONNX Runtime、Sentence Transformers和Jaccard相似度算法。支持多种文档类型和IDE语言代码文件。下一步计划提供更多能力，如更多存储方式、结果重排和更多检索方式。

RAG是一个AI框架，用于从外部知识库中检索事实，使语言模型基于准确信息生成。它结合检索到的知识和问题，做出合理解答。文章介绍了RAG的工作流程、构建知识库的方法和使用BM25算法提高搜索准确度。

本文介绍了如何使用知识图谱增强RAG模型的能力，提高特定领域查询的准确性和回答质量。文章还分享了tidb.ai，一个了解TiDB知识的AI问答机器人，并提供了简单RAG的实现方案。最后，文章强调了Rerank的重要性和知识图谱对RAG模型的助力。

本研究创建了新的数据集LFRQA，解决了现有数据集的局限性。通过使用大型语言模型作为评估器，通过RAG-QA Arena比较模型生成的答案和LFRQA答案，结果表明RAG-QA Arena与人工判断的答案质量高度相关。

研究人员使用开源的大型语言模型（LLMs）来保护数据隐私，解决可扩展且智能的问答挑战。在一个入门计算机科学课程的Piazza数据集上进行实验，通过多种建模技术，答案质量提高了33％，其中RAG是一个有影响力的改进。这项工作为开发适用于在线问答平台的智能QA助手ChaTA奠定了基础。

京东和清华大学联合提出了任务感知解码技术（TaD）和检索增强生成技术（RAG）来解决大语言模型（LLM）的幻觉问题。TaD技术通过对比有监督微调前后的输出来缓解LLM的幻觉，具有广泛的适用场景。RAG技术通过引入第三方知识库来增强LLM的生成过程，降低幻觉。TaD和RAG技术在多个任务和数据集上都取得了显著的效果提升。京东已将TaD技术应用于知识问答系统，提供准确、高效的知识性问答服务。未来，需要在系统、知识和LLM层面进行更深入的探索，以进一步缓解LLM的幻觉问题。

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。

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，并介绍了RAG模型的评估方法和未来研究方向。

提供外部知识给大规模语言模型是关键，为了融入实时内容、提供特定领域知识以及预防生成虚构内容。提出了一种名为CRAG的新方法，能够减少提示词数量，而不会降低生成的响应质量。实验证明，CRAG方法可以至少减少46%的词数量，甚至能达到90%以上。与RAG相比，CRAG的词数在评论数增加时不会显著增加。