知识增强生成
蚂蚁集团 KAG:知识增强生成如何革新专业领域大模型应用?万字深入解读!
在大语言模型(LLMs)的应用浪潮中,检索增强生成(RAG)技术得到广泛运用,利用外部检索系统,显著提升大语言模型的时效性,并大幅减少模型幻觉。 为了进一步提升RAG在多跳任务、跨段落任务的性能,研究人员引入了知识图谱,包括GraphRAG、DALK、SUGRE、ToG 2.0 和 HippoRAG 等。 尽管 RAG 及其优化方案已经解决了因知识缺乏和更新导致的大部分幻觉问题,但生成的文本仍然缺乏连贯性和逻辑性,难以产生正确且有价值的答案,尤其是在法律、医学和科学等需要分析推理的专业领域:首先,真实场景的业务流程一般需要基于知识片段之间特定关系的推理来收集与回答问题相关的信息。
5/19/2025 2:50:00 PM
Goldma
资讯热榜
标签云
AI
人工智能
OpenAI
AIGC
模型
ChatGPT
谷歌
DeepSeek
AI绘画
大模型
机器人
数据
AI新词
Midjourney
开源
Meta
微软
智能
用户
GPT
学习
技术
智能体
Gemini
马斯克
Anthropic
英伟达
图像
AI创作
训练
LLM
论文
代码
算法
苹果
AI for Science
Agent
Claude
腾讯
芯片
Stable Diffusion
蛋白质
开发者
具身智能
xAI
生成式
神经网络
机器学习
3D
人形机器人
AI视频
RAG
大语言模型
研究
百度
Sora
生成
GPU
工具
华为
字节跳动
计算
AGI
大型语言模型
AI设计
搜索
生成式AI
视频生成
DeepMind
特斯拉
场景
AI模型
深度学习
亚马逊
架构
Transformer
MCP
编程
视觉
预测