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RAG（检索增强）当前主要的问题以及评估方法

RAG（检索增强）当前主要的问题以及评估方法
RAG（检索增强生成）虽然极大地提升了大型模型（LLM）回答问题的准确性和时效性，但在实际落地过程中，它远非一个完美的解决方案。 下面，我们将详细梳理当前 RAG 系统遇到的主要问题，以及业界为解决这些问题而探索出的先进解决实践和涌现出的优秀开源产品。 一、 当前 RAG 系统面临的核心问题RAG 的问题可以归结为一句话：“垃圾进，垃圾出”（Garbage In, Garbage Out）。
8/26/2025 1:45:00 AM
朱洁
RAG（八）自反思检索增强生成--Self-RAG

RAG（八）自反思检索增强生成--Self-RAG
大语言模型具有显著的能力，但它们常常因为仅依赖于其参数化知识而产生包含事实错误的响应。 传统的检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）方法虽然能减少这些问题，但是存在无差别地检索和结合固定数量的段落，没有考虑检索是否必要或检索结果的相关性，都会削弱语言模型的灵活性，或者导致无益的响应生成。 现在LLM RAG（检索增强）的技术方案已成为LLM在众多应用场景的主流。
4/1/2025 9:25:09 AM
Goldma
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