论文题目:《Seven Failure Points When Engineering a Retrieval Augmented Generation System》 论文地址:https://arxiv.org/pdf/2401.05856.pdf
这篇论文主要探讨了构建检索增强生成系统(Retrieval Augmented Generation, RAG)时可能遇到的七个失败点。论文通过三个案例研究来展示这些失败点,并分享了作者团队的经验和教训。
Meta AI 的研究人员引入了一种叫做检索增强生成(Retrieval Augmented Generation,RAG)的方法来完成这类知识密集型的任务。RAG 把一个信息检索组件和文本生成模型结合在一起。RAG 可以微调,其内部知识的修改方式很高效,不需要对整个模型进行重新训练。 RAG 会接受输入并检索出一组相关/支撑的文档,并给出文档的来源(例如维基百科)。这些文档作为上下文和输入的原始提示词组合,送给文本生成器得到最终的输出。这样 RAG 更加适应事实会随时间变化的情况。这非常有用,因为 LLM 的参数化知识是静态的。RAG 让语言模型不用重新训练就能够获取最新的信息,基于检索生成产生可靠的输出。
RAG 系统的主要目的是:
然而,RAG 系统受到信息检索系统固有的限制以及对LLM能力的依赖,RAG 系统中存在一些可能的“坑点”。
总的来说,这意味着 RAG 系统在投入生产之前必须经过彻底的稳健性测试,并且很容易因为发布未经测试的代理或聊天机器人而搬起石头砸自己的脚。