Meta最新进展！“超级外挂”RAG如何让大模型不再胡说八道？

LLM RAG（Retrieval-Augmented Generation）是一种自然语言处理领域的模型架构，特别适用于生成式任务。它结合了检索和生成两种方法，旨在提高生成式任务的性能。RAG模型在2023年成为了基于LLM的系统中最流行的体系结构之一，并在多个应用领域中得到了广泛应用。

4月24日，我们邀请到了NLP & 多模态 & 语音处理人工智能博士.人工智能顶级会议AAAI、CVPR发表过多篇高质量论文Kevin老师为我们带来——RAG让大语言模型不再幻。带你一步一步剖析未来LLM在垂直领域的发展方向。

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RAG论文部分展示

LLM八股文面试题部分展示

导师简介：Kevin老师

· NLP & 多模态 & 语音处理人工智能博士，某知名上市公司 AI 研究员。人工智能顶级会议AAAI、CVPR发表过多篇高质量论文，另有多篇论文发表在一区、二区期刊和会议。

· 研究领域涵盖深度强化学习、自然语言处理、AI 模型优化、AIGC，通用机器学习模型，通用深度学习模型，大语言模型(LLM)思维链(CoT)，生成模型，多模态，神经网络搜索(NAS)，语音识别(ASR)，语音降噪(ENC)，语音合成(TTS)等。

直播大纲

第一节：检索增强生成（RAG）简介

第二节：当前LLM RAG最新进展及热门论文带读

第三节：论文代码实战解析

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近年来，大语言模型（LLM）在各领域任务中已经取得了 AI 历史上从未有过的巨大进展，尽管它们仍具有某些方面的局限性，尤其是在特定领域或知识密集型的任务中当处理超出其训练数据或需要当前信息的推理任务时会产生幻觉。为了克服这些挑战，检索增强生成（RAG）通过语义相似性计算从外部知识库中检索相关文档来增强模型使用外部知识的能力。

Retrieval Augmented Generation检索增强生成（RAG）通过语义相似度计算从外部知识库中检索相关文档块来增强 LLM。通过参考外部知识，RAG 有效地减少了生成事实不正确内容的问题。它与 LLM 的集成已被广泛采用，使RAG 成为推进聊天机器人的关键技术，并增强 LLM 在现实世界应用中的适用性。下图展示了一个典型的 RAG 系统的组成模块，其中最主要的是：1）Indexing 模块，负责存储知识；2）Retrieval 模块，负责根据用户输入检索语义匹配的文档块；3）LLM 模块，负责组合用户输入和索引结果产生最终响应。

RAG 生态系统的未来发展在很大程度上受到其技术栈发展的影响。随着 ChatGPT 的出现，LangChain 和 LLamaIndex 等关键工具迅速流行起来，提供了广泛的 RAG 相关 API，并在 LLM 领域变得至关重要。新兴技术栈的功能虽然不如 LangChain 和 LLamaIndex 丰富，但通过其专业的产品脱颖而出，例如，Flowise AI 优先考虑低代码方法，允许通过用户友好的拖放界面部署 AI 应用程序，包括 RAG。HayStack、Meltano 和 Cohere Coral 等其他技术也因其对该领域的独特贡献而备受关注。此外，多模态、相似度计算方法以及高效的索引方法等技术在一定程度上对 RAG 未来的发展起到关键的推动作用。

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