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