细数RAG的12个痛点，英伟达高级架构师亲授解决方案

AIGC动态欢迎阅读

原标题：细数RAG的12个痛点，英伟达高级架构师亲授解决方案
关键字：模型,数据,政策,解读,工具
文章来源：机器之心
内容字数：0字

内容摘要：

机器之心报道
机器之心编辑部检索增强式生成（RAG）是一种使用检索提升语言模型的技术。具体来说，就是在语言模型生成答案之前，先从广泛的文档数据库中检索相关信息，然后利用这些信息来引导生成过程。这种技术能极大提升内容的准确性和相关性，并能有效缓解幻觉问题，提高知识更新的速度，并增强内容生成的可追溯性。RAG 无疑是最激动人心的人工智能研究领域之一。有关 RAG 的更多详情请参阅机器之心专栏文章《专补大模型短板的RAG有哪些新进展？这篇综述讲明白了》。
但 RAG 也并非完美，用户在使用时也常会遭遇一些「痛点」。近日，英伟达生成式AI高级解决方案架构师Wenqi Glantz 在 Towards Data Science 发布了一篇文章，梳理了 12 个 RAG 的痛点并给出了相应的解决方案。文章目录如下：
痛点 1：内容缺失
痛点 2：错过排名靠前的文档
痛点 3：不在上下文中——合并策略的局限
痛点 4：未提取出来
痛点 5：格式错误
痛点 6：不正确的具体说明
痛点 7：不完备
痛点 8：数据摄取的可扩展性
痛点 9：结构化数据问答
痛点 10：从复杂 PDF 提取数据
痛点 11：

原文链接：细数RAG的12个痛点，英伟达高级架构师亲授解决方案

联系作者

文章来源：机器之心
作者微信：almosthuman2014
作者简介：专业的人工智能媒体和产业服务平台