大家好，欢迎来到「AI与算法学习」！今天，我们将一起探索 LLM（大型语言模型）知识增强的新篇章——从 RAG 到 Self-RAG。
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RAG：检索增强生成
RAG（Retrieval Augmented Generation）是一种将检索与生成相结合的技术，旨在提高 LLM 的准确性和可靠性。RAG 的工作原理是：先从大量文档中检索出与给定问题相关的片段，然后将这些片段作为输入，由 LLM 生成最终的回答。
Self-RAG：自我反思检索生成
Self-RAG 是 RAG 的一个改进版本，它通过引入「反思字符」来实现自我评估和输出控制。反思字符是一种特殊的标记，可以帮助模型判断输出是否相关、完整，以及是否需要额外的检索。
Self-RAG 的优势
与传统的 RAG 方法相比，Self-RAG 具有以下优势：
- 更主动和智能：Self-RAG 可以根据任务的不同，主动决定是否需要检索额外的信息，以及检索哪些信息。
- 更灵活和可控：Self-RAG 可以通过调整反思字符的权重来定制模型的行为，使其更加符合特定的需求。
- 更具解释性：Self-RAG 通过反思字符来解释模型的输出，使我们能够更好地理解模型的决策过程。
Self-RAG 的应用
Self-RAG 可以应用于各种各样的任务，包括：
- 问答：Self-RAG 可以从外部文档中检索事实信息，并将其与 LLM 的输出相结合，生成更准确和完整的回答。
- 文本摘要：Self-RAG 可以从长篇文档中提取关键信息，并将其浓缩成更短、更易读的摘要。
- 对话系统：Self-RAG 可以利用外部知识来生成更智能、更人性化的对话。
结语
RAG 和 Self-RAG 是 LLM 知识增强领域的重要技术。它们通过将检索与生成相结合，显著提高了 LLM 的准确性和可靠性。随着这些技术的不断发展，我们将看到 LLM 在越来越多的领域发挥作用。