揭开RAG的秘密：如何巧妙结合LLM与外部数据，提升你的模型性能！

原标题：RAG没有银弹！四级难度，最新综述覆盖数据集、解决方案，教你「LLM+外部数据」的正确使用姿势
文章来源：新智元
内容字数：6417字

引言

随着大模型技术的不断发展，检索增强生成（RAG）技术逐渐成为研究热点。本文提出了一种RAG任务分类法，将用户查询分为四个级别，并探讨了将外部数据集成到大型语言模型（LLMs）中的三种主要方法。每个级别的任务都有其独特的难点和解决方案，本文旨在帮助读者快速理解这些概念。

1. 级别一：显式事实查询

显式事实查询是最简单的查询形式，主要考察模型提取相关信息的能力。常见问题包括从学术论文中提取特定信息。主要难点包括数据处理困难、数据检索效率低以及评估RAG系统性能的复杂性。解决这些问题已有多种文献和工具可供参考。

2. 级别二：隐式事实查询

隐式事实查询要求通过常识推理结合多个事实来得出答案。此类查询的难点在于适应性检索量和推理与检索之间的协调。有效的解决方案包括迭代RAG和基于图/树的RAG等方法。

3. 级别三：可解释理由查询

可解释理由查询不仅要求模型掌握事实内容，还需要理解并应用领域特定的理由。这些查询分为基于可解释理由和基于隐含理由两类。主要难点包括提示优化成本和可解释性不足，这限制了对模型内部机制的透明理解。

4. 级别四：隐式理由查询

隐式理由查询是最复杂的类型，涉及特定领域的推理方法及其逻辑一致性。主要难点在于逻辑检索和数据不足，常规检索方法难以捕捉真正的查询目标，需开发更复杂的算法以解析逻辑结构。

结论

RAG技术在处理复杂任务时展现出巨大的潜力，但每个级别的查询都有其独特的挑战。通过理解这些层级和相应的技术，研究人员和开发者可以更有效地设计和优化RAG系统，以满足实际应用中的需求。

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作者简介：智能+中国主平台，致力于推动中国从互联网+迈向智能+新纪元。重点关注人工智能、机器人等前沿领域发展，关注人机融合、人工智能和机器人革命对人类社会与文明进化的影响，领航中国新智能时代。