长文 | RAG的实战指南及探索之路

主要观点总结

本文总结了关于RAG（检索增强生成）系统的主要技术点，包括query理解、检索模型、生成模型、插件、引用或归因生成以及评估等方面的内容。

关键观点总结

关键观点1: Query理解

介绍RAG系统中对查询理解的重要性，包括识别复杂查询、query改写、query扩写等技术。

关键观点2: 检索模型

详述检索模型在RAG系统中的作用，包括文本嵌入模型、向量数据库、索引结构等。

关键观点3: 生成模型

介绍生成模型在RAG系统中的应用，包括回复生成策略和prompt拼接策略等。

关键观点4: 插件（Demonstration Retriever for In-Context Learning）

阐述基于演示检索的上下文学习的概念，包括混合演示检索和重排模块等技术。

关键观点5: 引用或归因生成

探讨引用或归因在RAG系统中的作用和如何实现归因，包括模型生成和动态计算等方法。

关键观点6: 评估

介绍如何评估RAG系统的性能，包括Faithfulness、Answer Relevance和Context Relevance等评测指标和RGB、RAGAS等评测方法。