A Survey on Retrieval-Augmented Text Generation for Large Language Models

本文是LLM系列文章，针对《A Survey on Retrieval-Augmented Text Generation for Large Language
Models》的翻译。

摘要

检索增强生成（RAG）将检索方法与深度学习技术相结合，通过动态集成最新的外部信息来解决大型语言模型（LLM）的静态局限性。这种方法主要侧重于文本领域，为LLM生成看似合理但不正确的响应提供了一种经济高效的解决方案，从而通过使用真实世界的数据来提高其输出的准确性和可靠性。随着RAG复杂性的增加，并引入了可能影响其性能的多个概念，本文将RAG范式分为四类：预检索、检索、后检索和生成，从检索的角度提供了详细的视角。它概述了RAG的演变，并通过分析重要研究讨论了该领域的进展。此外，本文还介绍了RAG的评估方法，解决了面临的挑战，并提出了未来的研究方向。通过提供一个有组织的框架和分类，该研究旨在巩固现有的RAG研究，阐明其技术基础，并强调其扩大LLM适应性和应用的潜力。

1 引言

2 RAG框架

3 预检索

4 检索

5 后检索

6 生成

7 RAG的比较

8 RAG的评估

9 未