RAG等数据增强型LLM应用的4个任务级别

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点击上方 蓝字关注我们 通过将外部知识与大语言模型（LLM）的集成，可以增强其在特定领域输出的专业性与时效性，减少幻觉问题，提高输出的可控性与可解释性。典型的方法如我们所熟知的RAG(Retrieval-Augmented Generation)应用与模型微调（Fine-tuning），都是常见的技术策略。 尽管随着RAG理论与技术的不断进步（如查询转换、融合检索、Agentic RAG、GraphRAG等），其表现已经愈趋成熟。但在实际应用中，输入任务的复杂性决定了很难存在单一技术可以一劳永逸的解决所有问题，从理解问题到检索数据、LLM推理等方面仍然存在诸多挑战，而这些挑战往往需要结合多种技术能力以更好的解决问题。 在微软的研究报告《 Retrieval Augmented Generation (RAG) and Beyond: A Comprehensive Survey on How to Make your LLMs use External Data More Wisely》 中，提出了一种对包括RAG在内的数据增强型L ………………………………