心动小站Ⅳ--实施RAG失败

介绍

1. 大型语言模型 (LLM) 擅长生成连贯且上下文相关的文本，但在知识密集型查询方面却举步维艰，尤其是在特定领域和事实问答任务中。
2. 检索增强生成 (RAG)系统通过集成结构化知识图谱 (KG) 等外部知识源来解决这一挑战。
3. 尽管可以获得从 KG 中提取的信息，但 LLM 往往无法提供准确的答案。
4. 最近的一项研究通过分析基于 KG 的 RAG 方法中的错误模式来研究这个问题，确定了八个关键失败点。

意图

研究发现，这些错误主要源于对问题意图的理解不足，因此从知识图谱事实中提取的上下文不足。

基于此分析，该研究提出了 Mindful-RAG，一个专注于基于意图和上下文一致的知识检索的框架。

这种方法旨在提高 LLM 响应的准确性和相关性，比当前方法有了重大进步。

导致错误反应的八个失误点

下图显示了两个错误类别：推理失败和知识图谱、数据拓扑挑战。

列出了错误类型，并附有描述和失败示例……

正念-RAG

Mindful-RAG 旨在解决两个关键差距：

1. 问题意图的识别 &
2. 背景与可用知识的一致性。

该方法采用一种战略混合方法，将模型的内在参数知识与来自知识图谱（KG）的非参数外部知识相结合。

以下步骤提供了设计和方法的全面概述，并辅以说明性示例。

知识图谱和向量

研究指出，将基于向量的搜索技术与基于KG的子图检索相结合，有可能显著提高性能。

意图识别和上下文对齐方面的这些进步表明了有希望的研究途径，可以极大地提高 LLM 在各个领域的知识密集型问答任务中的表现。

综上所述

1. 与向量数据库相比，该研究更侧重于 RAG 的知识图谱 (KG) 实现。
2. 就这两种方法而言，我并不是最好的方法的专家，因此欢迎任何反馈。
3. Mindful-RAG 方法似乎更加以 KG 为导向，其中更多结构化数据本体和数据关系构成了实现的一部分。
4. 利用KG需要的复杂数据关系。
5. 就如何在 RAG 流程的上游使用自然语言处理 (NLP) 而言，这种方法仍然具有指导意义。
6. 回送步骤非常有益，其中最终答案通过 LLM 检查来验证。
7. 此外，知识图谱（KG）的使用极​​大地帮助了复杂问题的回答和相互关系的追踪。
   

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