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检索belongsToMany特定模型的模型

belongsToMany是一种关联关系类型，用于在数据库中建立多对多的关系。它在Laravel框架中被广泛使用。

具体来说，belongsToMany关联关系用于连接两个模型，其中一个模型拥有多个另一个模型的实例，而另一个模型也可以拥有多个第一个模型的实例。这种关系需要通过一个中间表来实现，中间表记录了两个模型之间的关联关系。

优势：

简化多对多关系的建立和管理。
提供了便捷的方法来操作关联模型之间的数据。
可以通过中间表来存储额外的关联信息。

应用场景：

用户和角色之间的关系：一个用户可以拥有多个角色，一个角色也可以被多个用户拥有。
商品和标签之间的关系：一个商品可以有多个标签，一个标签也可以被多个商品使用。
学生和课程之间的关系：一个学生可以选择多门课程，一门课程也可以被多个学生选择。

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一文带你了解 RAG，并且送你一个福利

首先我们了解一下RAG，全称为Retrieval-Augmented Generation，中文可以翻译为"检索增强生成"，也有人说是召回增强生成，反正你知道是一个意思就好。这是一种结合了检索和生成两种机器学习方法的新型框架，主要用于自然语言处理（NLP）任务，如问答系统、对话系统等。

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大模型+RAG，全面介绍！

大型语言模型（LLMs）在处理特定领域或高度专业化的查询时存在局限性，如生成不正确信息或“幻觉”。缓解这些限制的一种有前途的方法是检索增强生成（RAG），RAG就像是一个外挂，将外部数据检索集成到生成过程中，增强模型提供准确和相关响应的能力。

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改进 Elastic Stack 中的信息检索：对段落检索进行基准测试

在之前的博客文章中，我们讨论了信息检索的常见方法，并介绍了模型和训练阶段的概念。在这里，我们将介绍基准测试，以公平的方式比较各种方法。请注意，基准测试的任务并不简单，不恰当的测试可能会导致人们对模型在现实场景中的表现产生误解。

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每日论文速递 | UCB提出RAFT-检索增强微调训练方法

摘要：在大型文本数据集上预训练大型语言模型（LLM）现已成为一种标准模式。在许多下游应用中使用这些 LLM 时，通常会通过基于 RAG 的提示或微调将新知识（如时间关键新闻或私人领域知识）添加到预训练模型中。然而，模型获取此类新知识的最佳方法仍是一个未决问题。在本文中，我们提出了检索增强微调法Retrieval Augmented FineTuning（RAFT），这是一种训练方法，可提高模型在 "开卷 "领域设置中回答问题的能力。在 RAFT 中，给定一个问题和一组检索到的文档，我们训练模型忽略那些无助于回答问题的文档，我们称之为干扰文档。RAFT 通过逐字引用相关文档中有助于回答问题的正确序列来实现这一点。这与 RAFT 的思维链式响应相结合，有助于提高模型的推理能力。在特定领域的 RAG 中，RAFT 持续提高了模型在 PubMed、HotpotQA 和 Gorilla 数据集上的性能，为改进预训练 LLM 的域内 RAG 提供了一个后训练配方。RAFT 的代码和演示已开源。

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同济大学发布最新检索增强(RAG)的LLM生成技术综述

摘要主要介绍了大型语言模型（LLMs）在实际应用中面临的挑战，比如幻觉、知识更新缓慢和答案缺乏透明度等问题，并提出了检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，RAG）作为一种解决方案。RAG通过从外部知识库检索相关信息来辅助大型语言模型回答问题，已经被证明能显著提高回答的准确性，减少模型产生的幻觉，尤其是在知识密集型任务中。

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普林斯顿 & AWS & Apple 提出 RAVEN | 多任务检索增强视觉-语言模型框架，突破资源密集型预训练的限制！

NLP模型规模快速增长，正如OpenAI的LLM发展所示，从GPT-2的15亿参数到GPT-3的1750亿（Brown et al., 2020），再到GPT-4的超一万亿，这引起了越来越多的关注。这一趋势需要更多的数据和计算能力，导致更高的碳排放，并为资源较少的研究行人带来重大障碍。作为回应，该领域正在转向如检索增强生成等方法，该方法将外部非参数的世界知识融入到预训练的语言模型中，无需将所有信息直接编码到模型的参数中。然而，这种策略在视觉-语言模型（VLMs）中尚未广泛应用，这些模型处理图像和文本数据，通常更加资源密集型。此外，VLMs通常依赖如LAION-5B 这样的大规模数据集，通过检索增强提供了显著提升性能的机会。

01

大模型总弄错「事实」怎么办？这有一份汇聚了300多篇文献的综述

大模型在掌握事实性知识上展现出巨大的能力和潜力，但是其仍然存在一些问题，比如缺乏领域知识，缺乏实时知识，可能会产生幻觉等等，这极大的限制了大模型的应用和可依靠性。近期已经有一些工作针对大模型的事实性进行了研究，但仍未有文章对大模型事实性的定义、影响、评估、分析和增强进行完整的梳理。

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UC伯克利 | 提出索增强微调(RAFT)，只需少量微调，就能大幅提升模型领域QA能力

在整合大语言模型到应用程序时，需要添加新信息，比如专业知识或私有数据。为了有效地让模型掌握这些新知识，本文作者提出了一种名为「检索增强微调（RAFT）」的方法。这是一种简单而强大的微调方法，只需简单的微调，就可大幅提升模型在“开卷”特定领域下的问答性能。

01

卡内基梅隆 && 清华 | Prompt2Model：利用大模型Prompt，实现专有NLP模型生成！

随着大型语言模型 (LLM) 的应用，只需使用自然语言描述任务并提供一些示例，人们就能够方便的通过Prompt创建NLP系统。然而，相比传统的专用NLP模型，大型语言模型仍然存在计算资源紧张等问题。为此，本文提出了Prompt2Model平台架构，采用自然语言描述任务，并用它来「训练有利于部署的专用模型」。实验结果显示：Prompt2Model训练的模型的「性能比ChatGPT的结果平均高出20%，同时尺寸最多缩小700倍」。

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RAG 技术综述

检索增强生成（Retrieval Augmented Generation，简称 RAG）向 LLM 提供了从特定数据源检索的信息，以此作为生成答案的基础。简而言之，RAG 结合了搜索和 LLM 的提示功能，在此基础上，模型根据搜索算法提供的信息，作为上下文来回答问题。这些查询和检索到的上下文会一并被注入到发送给 LLM 的提示中。

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为什么需要 RAG？

RAG（Retrieval-Augmented Generation）即检索增强生成，是一种结合了检索和生成能力的模型架构。在大模型的应用中，尤其是行业大模型的实现方式中，RAG扮演着重要的角色。主要原因包括：

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AI 生成模型五花八门，谁好谁坏？CMU 朱俊彦团队推出首个自动匹配排名系统

作者 | 李梅编辑 | 陈彩娴最近的生成式 AI 可谓十分火爆，新出的预训练图像生成模型多到让人目不暇接。无论是肖像、风景，还是卡通漫画、特定艺术家风格元素等等，每个模型都有它擅长生成的内容。这么多模型里面，如何快速找到一个能满足自己创作欲的最佳模型呢？近日，卡内基梅隆大学的助理教授朱俊彦等人首次提出了基于内容的模型搜索算法，让你能够一键搜索出最匹配的深度图像生成模型。论文地址：https://arxiv.org/pdf/2210.03116.pdf 在团队基于这套模型搜索算开发的在线模型共享和

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RAG与向量数据库

Retriveal Augmented Generation（RAG）检索增强生成，是一种结合了知识检索和生成模型的技术方法，用于减少“幻觉”的产生，主要使用在问答系统，为用户提供正确的答案。

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斯坦福新深度学习系统 NoScope：视频对象检测快1000倍

【新智元导读】斯坦福大学的新研究构建一个名为 NoScope 的深度学习视频对象检测系统，利用视频的局部性对 CNN 模型进行优化，相比当前性能最好的 YOLOv2 或 Faster R-CNN 速度加快了1000倍，同时仍保持高精度。这一系统在安防、交通等领域有着巨大的应用价值和潜力。视频数据正在爆炸性地增长——仅英国就有超过400万个CCTV监控摄像头，用户每分钟上传到 YouTube 上的视频超过300小时。深度学习的最新进展已经能够自动分析这些海量的视频数据，让我们得以检索到感兴趣的事物，检测到

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通过结合RAG和微调来改进LLM输出

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RAG常见七大坑

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。

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利用“检索增强生成”技术为 LLM 注入新鲜元素

像 GPT 这样的大型语言模型是在大型语料库数据上进行离线训练的。这使得模型对于在它们训练之后生成的任何数据一无所知。本文介绍了如何对它们进行更新。

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本文从数据科学家的角度来研究检索增强生成(retrieve - augmented Generation, RAG)管道。讨论潜在的“超参数”，这些参数都可以通过实验来提高RAG管道的性能。与本文还将介绍可以应用的不同策略，这些策略虽然不是超参数，但对性能也会产生很大的影响。

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RAG：我不只是一个检索器！

年初在我独到的技术见解：LLM的演进与发展文章中和大家分享了LLM的应用和发展，其中有简单介绍过RAG技术，也提到我个人建议在大模型的应用中，能用prompt搞定就别碰RAG，能利用好RAG技术实现需求就别去训练模型，非要训练模型能sft就别pretrain，以上三个大招都用上都实现不了你的需求，非要训自己的垂域大模型，那就快点准备数据，真正应用的时候，估计还是躲不掉三面三步。（不针对算法人员，我说应用呢~）

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