今天給大家帶來一篇超有料的RAG（檢索增強生成）技術綜述，這份大作來自卡內基梅隆大學的大佬們。標題就霸氣側漏：《A Comprehensive Survey of Retrieval-Augmented Generation (RAG): Evolution, Current Landscape and Future Directions》。

1. 引言

圖片

??RAG技術到底是啥玩意兒？

簡單來說，RAG技術就像是一個超級聰明的助手，它有兩個絕招：一是能從海量信息中迅速找到你需要的資料，二是能把這些資料整合起來，用自然語言給你一個完美的回答。這種技術讓我們告別了生成內容中的“胡說八道”，讓文本更準確、更靠譜。現在，RAG已經在問答、聊天機器人、個性化推薦等領域大顯身手。

圖片

1.1 檢索與生成的完美結合

在RAG出現之前，NLP領域要么是檢索，要么是生成，兩者各占一邊。但RAG技術的出現，就像是把這兩個領域的高手合并成一個超級英雄，既能快速找到信息，又能流暢地表達出來。

1.2 RAG系統的挑戰

雖然RAG技術很牛，但它也面臨著一些挑戰，比如處理模糊查詢時的準確度問題，檢索信息與生成內容的整合問題，以及計算資源的消耗問題。還有，我們得警惕信息源的偏見，別讓這些偏見在RAG技術中被放大。

2. RAG技術架構大揭秘

2.1 基本框架

RAG系統就像是一個雙劍合璧的戰士，一個劍是檢索器，負責找到信息；另一個劍是生成器，負責整合信息并給出回答。這種組合比傳統模型更厲害，因為它能實時調用外部知識。

2.2 檢索技術分析

??BM25算法：這個算法就像是老派的偵探，基于TF-IDF原理對文檔進行排序，雖然在關鍵詞匹配上很在行，但在理解語義上就有點力不從心了。

??DPR技術：DPR技術就像是現代的私家偵探，它用雙編碼器架構，把查詢和文檔映射到高維空間，通過語義相似度來匹配，這在開放域問答中表現得特別棒。

??REALM方案：REALM方案就像是偵探界的新星，它把檢索過程融入語言模型訓練，實現了檢索器與生成器的協同優化。Self-RAG和REPLUG等技術通過引入LLM提升了檢索能力。

2.3 生成模塊解析

生成模塊是RAG系統的大腦，負責整合檢索信息和輸入內容，輸出連貫的響應結果。這個模塊以大規模語言模型為基礎，確保輸出內容的流暢性和準確性。

??文本轉換轉換器T5：T5模型就像是文本生成界的瑞士軍刀，它把所有自然語言處理任務統一為文本轉換框架，這種設計理念讓它在問答、摘要等多種任務中表現出色。

??雙向自回歸轉換器BART：BART在處理含噪聲輸入的文本生成任務中特別厲害，特別適合摘要和開放域問答等應用。

圖片

3. 多模態RAG技術探秘

??音頻RAG技術：音頻RAG技術就像是音樂界的DJ，它把檢索增強生成擴展到語音領域，通過Wav2Vec 2.0等預訓練模型進行特征表示, 為語音識別等應用提供支持。

??視頻RAG技術：視頻RAG模型就像是電影導演，通過捕捉時空特征(I3D TimeSformer等技術），實現了視覺與文本信息的融合，提升了視頻理解和字幕生成的效果。

??跨模態RAG應用：跨模態RAG技術就像是跨界藝術家，整合了多種數據形式，實現了高效的跨模態信息檢索與生成。

4. 現有RAG框架一覽

當前RAG框架呈現出多元化發展趨勢，各具特色，就像是一場技術的盛宴，每個框架都有自己的拿手好戲。

圖片

RAG框架正朝著多樣化發展，每個都有其獨特之處：

• 智能體RAG：利用多個小型預訓練模型處理特定任務，主模型負責分配任務和檢索知識，提高了靈活性和效率。
• RULE框架：專注于提高醫學視覺語言模型的精確度，通過校準選擇和偏好優化，平衡了模型知識和檢索信息。
• METRAG：通過多層次思維增強，結合文檔相似度和實用性評估，配合自適應摘要器，在知識密集型任務中表現優異。
• RAFT：引入干擾文檔訓練，結合思維鏈推理，增強了模型的辨別能力，并在專業領域數據集上取得進展。
• FILCO：通過詞匯和信息論方法提升上下文質量，解決了對檢索內容依賴不當的問題。
• Self-RAG：引入反思機制，使模型能根據任務需求自適應調整行為。

其他創新框架：

• MK Summary：遵循準備-重寫-檢索-閱讀的工作流程。
• CommunityKG-RAG：整合了知識圖譜的社區結構。
• RAPTOR：實現了層次化信息檢索。

5. RAG技術面臨的挑戰

RAG技術在發展中面臨以下挑戰：

• 系統性能：在海量數據面前的擴展性、實時處理能力以及資源消耗的平衡。
• 質量控制：保證檢索內容的相關性和時效性，提升長文本生成時的檢索精確度，以及檢索知識與生成內容的連貫性。
• 社會影響：減少系統偏見，提高模型的透明度和可解釋性，關注系統公平性和倫理問題。

6. 發展趨勢與前景展望

RAG技術的未來發展將聚焦于：

• 多模態技術整合：優化跨模態信息對齊與融合，增強多模態輸出連貫性，提升跨模態檢索能力。
• 性能優化：開發分布式計算解決方案，改進索引技術，優化計算資源利用效率。
• 個性化服務增強：構建用戶畫像驅動的檢索策略，提升上下文理解能力，整合交互反饋機制。
• 倫理與隱私保障：減少系統偏見，加強隱私保護，提高模型可解釋性。
• 語言支持拓展：增強跨語言能力，支持低資源語言，優化多語言檢索生成。
• 檢索機制創新：開發動態檢索策略，探索混合檢索方法，優化檢索效果評估。
• 技術融合探索：與腦機接口技術結合，在AR/VR領域的應用，探索新型人機交互模式。

資源鏈接：https://arxiv.org/pdf/2410.12837

如果對內容有什么疑問和建議可以私信和留言，也可以添加我加入大模型交流群，一起討論大模型在創作、RAG和agent中的應用。