文章详情

短信预约-IT技能 免费直播动态提醒

请输入下面的图形验证码

提交验证

短信预约提醒成功

25 个值得关注的检索增强生成 (RAG) 模型和框架

2024-11-28 14:15

关注

检索增强生成 (RAG) 通过集成检索机制来解决这些限制,允许 LLM 动态访问和整合外部数据源。RAG 提高了生成响应的准确性、相关性和时效性,使 LLM 更强大,并适用于更广泛的应用场景。 本文深入探讨 25 种先进的 RAG 变体,每一种都旨在优化检索和生成过程的特定方面。从标准实现到专用框架,这些变体涵盖了成本限制、实时交互和多模态数据集成等问题,展示了 RAG 在提升 NLP 能力方面的多功能性和潜力。

1、标准检索增强生成 (RAG)

标准 RAG 将检索机制与 LLM 相结合,以生成准确且与上下文相关的响应。通过访问外部数据源,它克服了传统 LLM 中固有的静态知识库的局限性。

优点

实现细节

挑战

标准 RAG 有效地将检索系统与生成模型协同起来,使 LLM 能够通过动态访问外部知识库来生成高质量、与上下文相关的响应。

2、纠正性检索增强生成 (CRAG)

CRAG 旨在提高 LLM 生成响应的准确性和可靠性。它专注于检测和纠正输出中的不准确之处或幻觉,确保生成的内容准确且符合上下文。

优点

实现细节

挑战

纠正性 RAG 通过迭代优化和反馈机制系统地识别和纠正生成响应中的错误,从而提高 LLM 输出的整体精度和可靠性,代表了 RAG 的重大进步。

3、 推测性检索增强生成 (Speculative RAG)

推测性 RAG 旨在通过采用双模型方法来提高 RAG 系统的效率和准确性。它利用专家模型和通才模型的优势来优化生成过程,解决与延迟和计算负载相关的挑战。

优点

实现细节

挑战

推测性 RAG 通过将较小模型的专业起草能力与较大模型的验证优势相结合,增强了检索增强生成。这种双模型方法可以产生更准确、更高效的响应,从而优化速度和精度。

4、融合检索增强生成 (Fusion RAG)

融合 RAG 旨在通过集成多种检索方法和不同的数据源来提供全面和高质量的响应。这种多方面的方法确保了对查询的全面理解,克服了依赖单一数据集的局限性。

优点

实现细节

挑战

融合 RAG 通过有效地组合多种检索方法和不同的数据源,代表了 RAG 技术的重大进步。这种集成带来了更强大、更准确和更符合上下文的响应,从而提高了语言模型在信息检索和生成任务中的整体性能。

5、代理检索增强生成 (Agentic RAG)

代理 RAG 通过整合自适应代理来增强 LLM,这些代理可以实时动态地调整信息检索策略。这种方法使系统能够更准确地解释用户意图并提供与上下文相关的响应,从而解决动态和不断变化的查询的复杂性。

优点

实现细节

挑战

代理 RAG 通过利用自适应代理来动态优化信息检索和响应生成过程,代表了 RAG 的重大进步。这种方法可以带来更准确、更具上下文相关性和更高效的交互,从而提高语言模型在各种应用中的整体性能。

6、自检索增强生成 (Self-RAG)

Self-RAG 通过使 LLM 能够检索和反思自己生成的输出来增强它们。这种自我参照方法允许模型迭代地优化其响应,从而提高连贯性、事实准确性和上下文相关性。

优点

实现细节

挑战

Self-RAG 通过结合自我反思和自适应检索机制,代表了 RAG 技术的重大进步。这种方法使 LLM 能够以更少的对外部数据源的依赖生成更准确、更连贯和更具上下文相关性的响应,从而提高整体性能和效率。

7、自适应检索增强生成 (Adaptive RAG)

自适应 RAG 通过根据每个查询的上下文动态平衡内部知识和外部信息检索的使用来优化响应生成过程。这种方法可确保系统提供准确且与上下文相关的响应,同时最大限度地减少不必要的数据访问。

优点

实现细节

挑战

自适应 RAG 通过智能地平衡内部和外部知识源,代表了 RAG 技术的重大进步。这种自适应机制增强了对话系统的整体性能,从而带来更准确、更高效和更符合上下文的响应。

8、REFEED 检索反馈

REFEED(检索反馈)通过整合检索反馈来增强 LLM 的输出,而无需重新训练。这种方法通过根据相关的外部信息优化初始响应来解决幻觉和事实不准确等问题。

优点

实现细节

挑战

REFEED 通过提供一个利用检索反馈来有效优化 LLM 输出的框架,代表了 RAG 技术的重大进步。这种方法无需进行大量重新训练即可提高生成内容的事实准确性和相关性,从而提高 LLM 在实际场景中的实用性。

9、REALM (检索器增强语言模型)

REALM 旨在使用检索机制增强语言模型,允许它们在预训练、微调和推理过程中访问外部知识库。这种集成通过提供对外部信息的显式访问,解决了传统 LLM 将知识隐式存储在其参数中的局限性。

优点

实现细节

挑战

REALM 通过有效地将检索机制与传统的语言建模技术相结合,代表了语言模型预训练的重大进步。这种集成允许模型访问和利用外部知识库,从而提高知识密集型任务的性能,并为自然语言理解提供更具可解释性和模块化的框架。

10、RAPTOR (树状组织检索的递归抽象处理)

RAPTOR 通过从文档构建分层树结构来增强 LLM,使模型能够在不同的抽象级别检索和集成信息。这种结构提高了信息检索的效率和上下文感知能力,解决了传统 RAG 方法的局限性,这些方法通常只从语料库中检索短的、连续的块。

RAPTOR 通过一个多步骤过程运行:

预处理:

递归处理:

树构建:

检索(推理):

优点

实现细节

挑战

RAPTOR 通过构建一个平衡更广泛的主题理解和粒度细节的递归树结构,代表了 RAG 技术的重大进步。这种分层方法允许对大型文本进行更高效、更具上下文感知的信息检索,从而增强模型处理复杂查询和多步骤推理任务的能力。

11、 用于视觉语言模型的 REVEAL

REVEAL(检索增强视觉语言预训练)通过集成外部多模态知识源来增强视觉语言模型。这种方法使模型能够通过在训练和推理过程中访问和利用各种信息来有效地处理知识密集型任务。

REVEAL 通过几个关键组件运行:

记忆:

编码器:

检索器:

生成器:

端到端预训练:

优点

挑战

REVEAL 通过有效地集成检索机制和外部知识源,代表了视觉语言建模的重大进步。这种方法使模型能够以更高的准确性和上下文理解来处理复杂的、知识密集型任务,从而在视觉语言应用中实现最先进的性能。

12、 ReAct (推理和行动)

ReAct(推理和行动)旨在通过将逐步推理与特定任务的操作相结合来增强 LLM 的决策和解决问题的能力。这种方法允许模型以交错的方式生成推理轨迹和执行操作,从而提高它们处理需要推理和与外部环境交互的复杂任务的能力。

优点

实现细节

挑战

ReAct 通过有效地结合推理和行动能力,代表了语言建模的重大进步。这种方法增强了 LLM 的决策和解决问题的能力,使它们能够以更高的准确性、可解释性和鲁棒性来处理复杂的任务。

13、REPLUG 检索插件

REPLUG(检索和插入)通过集成外部检索机制来增强 LLM 预测,而无需修改语言模型本身。这种方法将 LLM 视为“黑盒”,允许与外部知识源无缝增强,以提高响应的准确性和相关性。

优点

实现细节

挑战

REPLUG 通过集成外部检索机制,为增强大型语言模型的功能提供了一种实用且有效的解决方案。这种方法无需对语言模型本身进行大量修改即可提高各种任务的性能,使其成为在各种应用中增强 LLM 的多功能工具。

14、Memo RAG

Memo RAG 通过集成基于记忆的组件增强了传统的 RAG 系统,使系统能够更有效地处理具有模糊信息需求和非结构化知识的复杂查询。这种集成通过利用内部记忆和外部检索机制来提供更准确和上下文相关的响应。

Memo RAG 通过双系统架构运行:

记忆模块:

检索和生成:

优点

实现细节

挑战

Memo RAG 通过整合受记忆启发的知识发现组件,代表了 RAG 技术的重大进步。这种集成增强了系统处理复杂查询和非结构化数据的能力,从而带来更准确和上下文相关的响应。

15、基于注意力的 RAG (ATLAS)

ATLAS(基于注意力的检索增强语言模型)通过将注意力机制与检索过程集成来提高知识密集型任务中的检索准确性。这种方法允许模型动态地访问和整合外部知识,从而提高需要最新或专门信息的的任务的性能。

ATLAS 通过将密集检索器与编码器-解码器语言模型相结合来运行:

密集检索器:

编码器-解码器模型:

优点

实现细节

挑战

ATLAS 通过有效地将基于注意力的处理与动态检索机制相集成,代表了 RAG 技术的重大进步。这种组合增强了模型高效准确地处理知识密集型任务的能力,并以参数效率和可更新性展示了强大的性能。

16、RETRO (检索增强型 Transformer)

RETRO(检索增强型 Transformer)由 DeepMind 开发,将检索机制集成到基于 Transformer 的语言模型中,以在不显着增加模型参数大小的情况下提高性能。通过在文本生成过程中访问庞大的外部数据库,RETRO 在保持效率的同时实现了与更大的模型相当的结果。

RETRO 通过将输入文本分成块并从庞大的外部数据库中检索类似的序列来运行:

分块:

相似性检索:

交叉注意力集成:

生成:

优点

实现细节

挑战

RETRO 通过有效地将检索机制集成到 Transformer 架构中,代表了语言建模的重大进步。这种方法使模型能够以更少的参数生成高质量的输出,为各种自然语言处理任务提供了一个可扩展且可解释的解决方案。

17、Auto RAG

Auto RAG 是一种自主迭代检索模型,旨在通过集成迭代检索机制来增强 RAG 系统。这种方法利用 LLM 的决策能力来动态提高生成响应的准确性和相关性,解决了依赖静态检索过程的传统 RAG 系统的局限性。

Auto RAG 通过 LLM 和检索器之间的多轮对话来运行:

迭代推理:

动态检索:

响应生成:

优点

实现细节

挑战

Auto RAG 通过引入自主和迭代检索机制,代表了 RAG 技术的重大进步。这种方法利用 LLM 的决策能力来动态检索和集成外部信息,从而产生更准确和上下文相关的响应。

18、CORAG (成本约束检索优化系统 for RAG)

CORAG(面向检索增强生成的成本约束检索优化系统)旨在通过在特定成本约束下优化外部知识块的选择来提高 RAG 系统的效率和有效性。这种方法平衡了检索质量和资源支出,确保在预定义的预算限制内选择最相关的信息。

CORAG 通过几个关键组件运行:

蒙特卡洛树搜索 (MCTS) 框架:

成本约束优化:

配置代理:

优点

实现细节

挑战

CORAG 通过在成本约束下有效地优化外部知识块的选择,代表了 RAG 技术的重大进步。这种方法解决了传统 RAG 系统中的关键挑战,从而在有效管理资源支出的同时,带来更准确、更高效和上下文更相关的响应。

19、EACO-RAG (边缘辅助和协作式检索增强生成)

EACO-RAG(边缘辅助和协作式检索增强生成)通过利用边缘计算资源来增强 RAG 系统的效率和可扩展性。这种方法解决了传统 RAG 系统中与可扩展性、延迟和通信开销相关的挑战,使其适用于大规模分布式环境。

EACO-RAG 通过几个关键组件运行:

自适应知识更新:

节点间协作:

多臂老虎机框架:

优点

实现细节

20、Rule RAG

Rule RAG 通过结合显式规则来指导检索和生成过程,从而增强 RAG 系统。这种方法解决了传统 RAG 模型的局限性,这些模型仅依赖输入查询,而没有指定检索偏好或告知生成器如何有效利用检索到的文档。

Rule RAG 通过几个关键组件运行:

规则引导的检索器:

规则引导的生成器:

检索和生成的集成:

优点

实现细节

挑战

Rule RAG 通过结合显式规则来指导检索和生成过程,代表了 RAG 技术的重大进步。这种方法增强了 RAG 系统的准确性、灵活性和可解释性,使其更有效地用于知识密集型问答任务。

21、对话式检索增强生成 (Conversational RAG)

对话式 RAG 通过将外部知识检索集成到响应生成过程中来增强对话系统。这种方法使模型能够在多轮交互过程中提供更准确、上下文更相关和最新的响应,从而解决了仅依赖于现有知识的模型的局限性。

对话式 RAG 通过几个关键组件运行:

上下文理解:

动态检索:

响应生成:

优点

实现细节

挑战

对话式 RAG 通过有效地将外部知识检索集成到响应生成过程中,代表了对话系统的重大进步。这种方法增强了响应的准确性、相关性和及时性,从而使对话代理能够更有效、更引人入胜地处理更复杂的多轮交互。

22、迭代式检索增强生成 (Iterative RAG)

迭代式 RAG 通过集成多个检索和生成循环来增强 LLM,允许模型通过持续整合相关的外部信息来优化其响应。这种迭代过程可以带来更准确、上下文更相关和更全面的输出,尤其适用于需要深度推理的复杂查询。

迭代式 RAG 通过一个包含以下步骤的循环过程运行:

初始检索:

生成:

反馈循环:

后续检索:

优化生成:

迭代控制:

优点

实现细节

挑战

迭代式 RAG 通过采用多个检索和生成循环,代表了 RAG 技术的重大进步。这种方法增强了模型提供准确、上下文相关和全面响应的能力,尤其适用于需要深度推理和大量信息访问的复杂查询。

23、上下文驱动的树状结构检索

上下文驱动的树状结构检索增强了信息检索的深度和相关性,尤其是在开放域长文本生成中。这种分层的树状结构方法确保了多方面信息的全面覆盖和连贯集成,解决了与准确捕获输入查询的各个方面相关的挑战。

该框架通过两阶段过程运行:

分层探索(自顶向下阶段):

系统综合(自底向上阶段):

优点

实现细节

挑战

上下文驱动的树状结构检索代表了信息检索方法的重大进步。通过采用分层的树状结构方法,它可以有效地捕获和集成复杂查询的各个方面,从而带来更详细、更相关和更全面的响应。

24. CRAT (因果增强型反思和检索增强型翻译)

CRAT(因果增强型反思和检索增强型翻译)是一个多代理框架,旨在通过将 RAG 与因果增强型自我反思机制相集成来增强机器翻译。这种方法解决了翻译上下文相关术语(例如新的或特定领域的词汇)方面的挑战,这些术语通常会导致传统翻译系统出现不一致和错误。

CRAT 通过专门代理的协同工作来运行:

未知术语识别代理:

知识图谱 (KG) 构建代理:

因果增强型判断代理:

翻译代理:

优点

实现细节

挑战

CRAT 通过将 RAG 与因果增强型自我反思相结合,代表了机器翻译方法的重大进步。这个多代理框架有效地解决了与翻译上下文相关术语相关的挑战,从而带来了更准确、更一致和更高效的翻译。

25、图检索增强生成 (Graph RAG)

Graph RAG(图检索增强生成)通过将结构化知识图谱集成到 RAG 过程中来增强 LLM。这种方法利用了知识图谱中丰富的关联信息,解决了仅依赖于非结构化文本数据的传统 RAG 系统的局限性,从而提高了生成响应的准确性、连贯性和上下文相关性。

Graph RAG 通过几个关键组件运行:

知识图谱构建:

基于图的检索:

提示增强:

响应生成:

优点

实现细节

挑战

Graph RAG 通过将结构化知识图谱集成到检索过程中,代表了 RAG 技术的重大进步。该框架增强了 LLM 的推理能力、准确性和可扩展性,使其成为需要深度理解和上下文相关性的各种自然语言处理任务的强大工具。

RAG 变体的比较分析

讨论的 25 种 RAG 变体都为标准检索增强生成框架带来了独特的增强和优化。了解它们的差异、优势和理想用例对于针对特定应用选择最合适的模型至关重要。

比较的关键维度

检索机制:

与 LLM 的集成:

迭代过程:

领域特异性:

性能优化:

自我参照增强:

优势和理想用例

各种 RAG 变体已在各行各业中得到应用,增强了语言模型处理知识密集型任务、改进用户交互和优化资源利用的能力。

未来方向

随着 NLP 领域的不断发展,检索增强生成 (RAG) 模型有望取得重大进展。RAG 研究和开发的未来方向可能包括:

增强的检索技术

高级集成策略

改进的迭代过程

可扩展性和效率

个性化和适应性

道德和负责任的 AI

跨领域应用

总结

检索增强生成 (RAG) 模型通过集成访问和整合外部知识源的检索机制,从根本上改变了大型语言模型 (LLM) 的能力。这种集成解决了传统 LLM 的固有局限性,例如静态知识库和知识截止点,从而能够生成更准确、上下文更相关和更可靠的响应。

本文探讨的 25 种高级 RAG 变体都带来了独特的增强和优化,以适应特定的挑战和应用。从标准实现到解决成本约束、实时交互和多模态数据集成的专用框架,这些变体展示了 RAG 在提升 NLP 能力方面的多功能性和潜力。

随着 NLP 的不断发展,这些创新的 RAG 模型将在提高基于语言的 AI 系统的准确性、效率和上下文相关性方面发挥关键作用。了解每种 RAG 变体的独特机制和优势,使开发人员和研究人员能够选择和定制最适合其特定需求的模型,从而推动 AI 在众多领域提供精确、可靠和上下文感知信息的能力向前发展。

来源:DeepHub IMBA内容投诉

免责声明:

① 本站未注明“稿件来源”的信息均来自网络整理。其文字、图片和音视频稿件的所属权归原作者所有。本站收集整理出于非商业性的教育和科研之目的,并不意味着本站赞同其观点或证实其内容的真实性。仅作为临时的测试数据,供内部测试之用。本站并未授权任何人以任何方式主动获取本站任何信息。

② 本站未注明“稿件来源”的临时测试数据将在测试完成后最终做删除处理。有问题或投稿请发送至: 邮箱/279061341@qq.com QQ/279061341

软考中级精品资料免费领

  • 历年真题答案解析
  • 备考技巧名师总结
  • 高频考点精准押题
  • 2024年上半年信息系统项目管理师第二批次真题及答案解析(完整版)

    难度     813人已做
    查看
  • 【考后总结】2024年5月26日信息系统项目管理师第2批次考情分析

    难度     354人已做
    查看
  • 【考后总结】2024年5月25日信息系统项目管理师第1批次考情分析

    难度     318人已做
    查看
  • 2024年上半年软考高项第一、二批次真题考点汇总(完整版)

    难度     435人已做
    查看
  • 2024年上半年系统架构设计师考试综合知识真题

    难度     224人已做
    查看

相关文章

发现更多好内容

猜你喜欢

AI推送时光机
位置:首页-资讯-后端开发
咦!没有更多了?去看看其它编程学习网 内容吧
首页课程
资料下载
问答资讯