同时 
，专补展篇综述简单依赖于这些 “黑盒” 模型是大模不够的，以便控制成本并保护数据隐私 。型短新进 数据需要不断更新以反映最新的板的白发展 ，依赖的讲明信息可能过时 ，成为 AI 时代的专补展篇综述一大趋势 。

然而 ，大模这些模型可能会产生误导性的型短新进 “幻觉” ，提高了知识更新的板的白速度，使得大型语言模型在实际应用中变得更加实用和可信。讲明尽管它们的专补展篇综述能力令人印象深刻，并指导如何在多样化的大模应用场景中最有效地利用这些技术。检索增强生成技术（Retrieval-Augmented Generation ，型短新进生成的板的白内容必须是透明可追溯的，

正是讲明在这样的背景下 ，

从核心范式 ，同时在推理能力上也有所欠缺 
。深入探讨其核心范式 、同时阐述检索增强技术的最新进展和关键挑战。但它们并非无懈可击。RAG）应时而生 ，关键技术到未来发展趋势对 RAG 进行了全面梳理。专补大模型短板的RAG有哪些新进展？这篇综述讲明白了 2024年01月06日 13:15 机器之心Pro 新浪财经APP 缩小字体 放大字体 收藏 微博 微信 分享 腾讯QQ QQ空间

同济大学王昊奋研究员团队联合复旦大学熊赟教授团队发布检索增强生成（RAG）综述
，先从广泛的文档数据库中检索相关信息，

在现实世界的应用中，

RAG 通过在语言模型生成答案之前，指出了未来的研究探索方向 。缺乏专业领域的深度洞察，这份工作为研究人员绘制了一幅清晰的 RAG 技术发展蓝图，为读者和实践者提供对大型模型以及 RAG 的深入和系统的认识  ，RAG 有效地缓解了幻觉问题，帮助辨识不同技术的优缺点，处理特定知识时效率不高，关键技术及未来趋势 ，为开发者提供了参考 ，因此，极大地提升了内容的准确性和相关性 。我们需要更精细的解决方案来满足这些复杂的需求 。它们以惊人的多功能性和智能化改变了我们与信息的互动方式。然后利用这些信息来引导生成过程
，

大型语言模型（LLMs）已经成为我们生活和工作的一部分，RAG 的出现无疑是人工智能研究领域最激动人心的进展之一。并增强了内容生成的可追溯性，

本篇综述将带你全面了解 RAG，