检索增强型生成

大数据AI人工智能培训专家培训讲师叶梓

基于模型内部的检索增强型生成答案归属方法：MIRAGE人工智能咨询培训老师叶梓转载标明出处在自然语言处理（NLP）中，确保模型生成答案的可验证性是一个重要挑战。特别是在检索增强型生成（RAG）用于问答（QA）领域时，如何验证模型答案是否忠实于检索到的来源是一个关键问题。近期一种名为自引用提示的方法被提出，以使大型语言模型（LLMs）在生成答案的同时生成对支持文档的引用。然而，自引用的LLMs经常难以匹配所需格式，引用不存在的来源，并且未能忠实反映LLMs在生成过程中对上下文的使用。针对这一问题，荷兰格罗宁根大学和阿姆斯特丹大学的研究者们提出了一种名为MIR

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检索增强型生成模型RichRAG：为多面查询提供丰富回应人工智能咨询培训老师叶梓转载标明出处大模型在处理静态知识更新和信息准确性方面仍面临挑战。为了解决这些问题，检索增强型生成（RAG）模型应运而生，它们通过检索文档来辅助语言模型生成更可靠的回答。但现有的RAG研究大多集中在具有明确用户意图和简洁回答的问题场景上。在现实世界中，用户常常会提出宽泛、开放式的查询，这些查询包含多个子意图，并期望得到涵盖多个相关方面的丰富、长形式的答案。针对这一尚未充分探索但非常重要的问题。