专补大模型短板的RAG有哪些新进展？这篇综述讲明白了

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，从核心范式，关键技术到未来发展趋势对 RAG 进行了全面梳理。这份工作为研究‍人员绘制了一幅清晰的 RAG 技术发展蓝图，指出了未来的研究探索方向。同时，为开发者提供了参考，帮助辨识不同技术的优缺点，并指导如何在多样化的应用场景中最有效地利用这些技术。文章转载自机器之心稿件大型语言模型（LLMs）已经成为我们生活和工作的一部分，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。然而，尽管它们的能力令人印象深刻，但它们并非无懈可击。这些模型可能会产生误导性的 “幻觉”，依赖的信息可能过时，处理特定知识时效率不高，缺乏专业领域的深度洞察，同时在推理能力上也有所欠缺。在现实世界的应用中，数据需要不断更新 ………………………………