全新知识导向的 RAG 全栈技术综述

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架构师（JiaGouX） 我们都是架构师！ 架构未来，你来不来？ 近期，中科大出品了一篇关于 知识导向检索增强型生成 （Retrieval-Augmented Generation, RAG）的综述，全面介绍了RAG的 基本原理 、 关键组件 、特性、挑战以及在不同领域的应用，并探讨了未来发展的 7种RAG技术形态 。 RAG研究组织框架 。时间线从2020年延续至当下，将RAG相关研究分为三大领域： 基础 （包括RAG学习和RAG框架）、 高级以及评估。 时间线上还标记了语言模型领域的重要里程碑（如GPT-3、ChatGPT、GPT-4）。 不同RAG综述的比较 。 LLM ：是否在大型语言模型的背景下讨论RAG； 多模态 ：是否涵盖多模态RAG； 图结构 ：是否讨论RAG中的图结构化信息； 高级 ：对高级RAG技术的覆盖范围； 评估 ：是否涉及评估方法； 知识 ：是否采用以知识为中心的视角。 一、RAG基本原理 问题表述 ：将输入序 ………………………………