Seven Failure Points When Engineering a Retrieval Augmented Generation System

最新推荐文章于 2025-11-24 18:29:32 发布
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分类专栏： LLM Daily RAG for LLM 文章标签： 语言模型 人工智能
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本文是LLM系列文章，针对《Seven Failure Points When Engineering a Retrieval Augmented Generation System》的翻译。

设计检索增强生成系统时的 7 个失败点

摘要

软件工程师越来越多地使用一种称为检索增强生成 （RAG） 的策略向应用程序添加语义搜索功能。RAG 系统涉及查找在语义上与查询匹配的文档，然后将文档传递给大型语言模型 （LLM），例如 ChatGPT，以使用 LLM 提取正确答案。RAG 系统旨在：a） 减少 LLM 的幻觉反应问题，b） 将来源/参考文献链接到生成的响应，以及 c） 消除使用元数据注释文档的需要。然而，RAG 系统存在信息检索系统固有的限制和对 LLM 的依赖。在本文中，我们从研究、教育和生物医学三个不同领域的案例研究中提出了关于 RAG 系统故障点的经验报告。我们分享了经验教训，并提出了在设计 RAG 系统时需要考虑的 7 个失败点。我们的工作得出的两个关键收获是：1） RAG 系统的验证仅在运行期间可行，以及 2） RAG 系统的稳健性是不断发展的，而不是在一开始就设计出来的。最后，我们列出了软件工程社区关于 RAG 系统的潜在研究方向。

1 引言

2 相关工作

3 检索增强生成

4 案例研究

5 RAG 系统的故障点

6 经验教训和未来的研究方向

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RAG系统“一周出demo，三月用不好“
AI人工智能的学习之路
03-16 1157
随着大语言模型（LLM）的广泛应用，检索增强生成（RAG）技术作为一种结合检索技术和LLM提示的创新架构，因其在结合外部知识库和生成模型方面的卓越表现而备受关注。RAG系统通过将LLM与结构化或非结构化的外部数据源相结合，显著提升了生成内容的准确性、相关性和可信度。RAG在聊天机器人、知识密集型任务和企业应用中表现出色。然而，从理论到工程实践，开发和优化一个高效的RAG系统并非易事，RAG系统面临着诸多挑战。本文将系统性分析RAG系统的开发难点与优化路径。
【论文阅读】Seven Failure Points When Engineering a Retrieval Augmented Generation System
qq_41502855的博客
07-13 1198
论文从软件工程的角度，通过对3个case study的研究，总结出rag的7个故障点。
论文笔记：Seven Failure Points When Engineering a Retrieval AugmentedGeneration System
qq_40206371的博客
03-24 643
CAIN 2024。
【论文解读】《Seven Failure Points When Engineering a Retrieval Augmented Generation System》
qq_30731313的博客
03-03 670
面向科研文献分析的系统，帮助研究者对上传的相关论文进行排序和问答。AI Tutor教育领域的 RAG 系统，集成到学习管理系统中，支持学生对学习内容提问，并提供可追溯答案来源。使用 BioASQ 数据集构建的生物医学问答系统，针对领域特定的问题进行回答，考验系统在大规模文献中提取信息的能力。论文为软件工程师在构建 RAG 系统时提供了一个宝贵的经验总结，通过三个不同领域的案例研究，揭示了从文档分块、嵌入生成、检索、整合到回答生成过程中可能遇到的七大失败点。
《设计 RAG 系统时需要考虑的七个失败点》论文 AI 解读
悟鸣的技术博客
08-03 1635
周末使用 AI 速度了一篇 RAG 相关的论文，文中提到的【设计 RAG 系统时需要考虑的七个失败点】非常有价值，简单整理一下分享出来，大家如果感兴趣可以继续阅读原文。论文名称：Seven Failure Points When Engineering a Retrieval Augmented Generation System论文中文名：工程检索增强生成系统时的七个失败点。
RAG常见七大坑
weixin_43564920的博客
01-27 1916
软件工程师越来越多地使用一种被称为检索增强生成（Retrieval Augmented Generation，RAG）的策略向应用程序添加语义搜索功能。RAG系统涉及查找在语义上与查询匹配的文档，然后将这些文档传递给大型语言模型（LLM），例如ChatGPT，以提取正确的答案。RAG系统的目标是：a）减少LLM产生虚构响应的问题，b）将来源/参考链接到生成的响应，c）消除对文档进行元数据标注的需求。然而，RAG系统存在信息检索系统固有的局限性，并依赖于LLM。
大模型- 检索增强七宗罪
chazhongxinbitc的博客
02-17 1226
标题：Seven Failure Points When Engineering a Retrieval Augmented Generation System这篇论文介绍了如何设计一个检索增强生成系统（RAG），作者通过对三个不同领域的案例研究，总结了七个失败点并提出了相关建议。此外，作者还指出了验证RAG系统只能在运行期间完成以及其鲁棒性随时间推移而不断发展的两个关键要点。最后，作者列出了关于RAG系统的研究方向，以供软件工程社区参考。
#AIGC##LLM##RAG# RAG：专补LLMs短板_减少LLM幻觉并多模态/RAG 技术最新进展
weixin_45312236的博客
01-15 1990
通过检索与生成目标相关的信息，来增强生成模型性能的技术。弥补LLMs“黑盒”导致的幻觉、信息来源单一、信息缺乏是时效性、模态单一、内容不透明不可追溯等短板。以便有效地控制成本并确保数据隐私的保护。
RAG——应用——七个最常见的故障点
fan_fan_feng的专栏
01-29 1346
近日，国外研究者发布了一篇论文《Seven Failure Points When Engineering a Retrieval Augmented Generation System》，探讨了在实际工程落地RAG应用过程中容易出的七类问题。论文地址：https://arxiv.org/pdf/2401.05856.pdf。
12个RAG常见痛点及解决方案
python12345_的博客
06-26 1885
可扩展性在RAG管道中，数据摄取可扩展性问题指的是当系统在处理大量数据时遇到的挑战，这回导致性能瓶颈和潜在的系统故障。这种数据摄取可扩展性问题可能会产生摄取时间延长、系统超载、数据质量问题和可用性受限等问题。所以就需要进行并行化处理，LlamaIndex提供摄并行处理功能可以使文档处理速度提高达15倍。结构化数据质量准确解释用户查询以检索相关的结构化数据是困难的，特别是在面对复杂或模糊的查询、不灵活的文本到SQL转换方面LlamaIndex提供了两种解决方案。
基于学习的人工智能（1）为什么学习？
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学习是人类最重要的认知活动之一，贯穿我们的一生。出生后，我们无时无刻不在学习：从父母那里学说话，自己尝试走路，从小伙伴那里学会折纸飞机，从老师那里学到语文、数学等各种知识。研究人员始终将光源和风扇放在同一侧，经由学习，玉米幼苗逐渐学会了“有风的地方就会有光”的规律。之后，研究人员移去光源，并改变风扇方向，玉米幼苗依然按照所学知识，向风扇方向生长。1959 年，美国计算机学家亚瑟·塞缪尔设计了一款可以自我学习的跳棋程序，并将这一新方法称为“机器学习”，从而开启了机器自我学习的道路。
中国计算机学会（CCF）推荐学术会议-A（人工智能）：ACL 2026
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大会官网：https://2026.aclweb.org/录用率：20.3%（1699/8360，2025年）时间地点：2026年7月2日-加州·美国。截稿时间：2026年1月5日。CCF推荐：A（人工智能）
2025企业微信AI落地新趋势：微盛AI·企微管家破解内外增长难题
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2025年企业微信AI落地的三大关键趋势：微盛AI·企微管家通过智能客服、精准营销和内部协作三大场景，帮助企业实现200%的客服效率提升、90%的报修响应提速和50%的员工效能增长。作为企业微信生态最大ISV服务商，微盛依托"AI+SCRM"双引擎，已服务160家500强企业，提供合规AI聊天Agent、生态闭环整合及私有化部署方案，有效解决数据孤岛问题，90%客户在3个月内实现AI能力全员覆盖。
RAG 的诞生：为了让 AI 不再“乱编”
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RAG全称，中文为“检索增强生成”。其核心思想是：在生成答案时，不仅依赖大模型内部的训练知识，还能够实时访问外部知识库或文档，从而生成更加准确和可靠的内容。就像一个学生回答问题，不仅依靠自己记忆，还会去图书馆查资料，然后结合记忆和查到的资料回答问题。你问模型：“请告诉我最新的新能源补贴政策。纯模型可能只靠训练记忆，回答的是过时或模糊的信息。RAG 模型会先去查最新政策文件，再结合训练知识生成答案，因此更准确。检索资料：先找到相关文档或信息。结合生成：把找到的资料和问题一起输入模型，让模型生成答案。
基于华为开发者空间实现花卉识别
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人工智能在医疗行业的革命性应用：从诊断到个性化治疗
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人工智能（AI）技术近年来已经渗透到各个行业，其中，医疗行业无疑是受益最大之一。从疾病的早期诊断到个性化治疗方案的制定，AI正在加速医学领域的变革。通过机器学习、深度学习、自然语言处理等技术，AI不仅能够处理和分析大量的医疗数据，还能够帮助医生做出更加精准的决策，提升患者的治疗效果，并优化整个医疗体系的运作效率。本文将探讨人工智能在医疗行业的应用，分析其在不同医疗领域的具体作用，并展望AI如何进一步推动医疗健康行业的发展。
【NullSwap】NullSwap: Proactive Identity Cloaking Against Deepfake
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Retrieval Augmented Generation (RAG) is a method that integrates retrieval-based and generation-based approaches, particularly useful for tasks requiring the reproduction of specific information....
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