Seven Failure Points When Engineering a Retrieval Augmented Generation System

最新推荐文章于 2025-07-25 09:23:27 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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论文笔记：Seven Failure Points When Engineering a Retrieval AugmentedGeneration System
qq_40206371的博客
03-24 596
CAIN 2024。
大模型- 检索增强七宗罪
chazhongxinbitc的博客
02-17 1193
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。
【论文阅读】Seven Failure Points When Engineering a Retrieval Augmented Generation System
qq_41502855的博客
07-13 1137
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。
【论文解读】《Seven Failure Points When Engineering a Retrieval Augmented Generation System》
qq_30731313的博客
03-03 610
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
明明如月的技术博客
08-03 1510
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 1846
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。
RAG系统“一周出demo，三月用不好“
AI人工智能的学习之路
03-16 1116
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。
#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 1912
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 1178
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 1838
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。
时间序列预测Python机器学习应用
木头大左的博客
07-23 1244
时间依赖性：当前值受过去值的影响。趋势性：数据可能呈现长期上升或下降的趋势。季节性：数据在固定周期内重复出现的模式。噪声：随机波动，无明显规律。
跨境支付入门～国际支付结算（风控篇）
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跨境支付企业的"吞金兽"：风控系统成为最大成本黑洞。这类系统需采购海量第三方数据（年费超千万），并应对国际卡组织的高额合规要求（如VISA系统年增300万美元成本）。核心防控AML（反洗钱）和CFT（反恐融资）风险，通过四阶KYC认证体系（证件核验到持续监控）和KYB企业审查（股权穿透到贸易背景验证）。采用AI检测（准确率98.7%）、知识图谱等技术，并实施分级审核策略（CDD/EDD）。风控系统需融合3000+规则引擎和机器学习模型，实现全流程监控，是跨境支付企业的生死线。
大模型开发
2302_81352523的博客
07-23 1048
AI（人工智能）是使机器具备类人思考和解决问题能力的技术，其核心是Transformer神经网络模型（如GPT）。大模型应用结合传统编程实现记忆等复杂功能，应用开发技术包括Prompt问答、微调、Agent调用和RAG（外挂知识库），适用于客服、医疗、办公自动化等场景。AI通过数据训练掌握语言规律，处理模糊性问题，与传统程序互补形成强大应用。
统计与大数据分析与数学金融方向课程差异有哪些？如何提升职场竞争力？
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统计与大数据分析和数学金融专业存在显著课程重叠（概率统计、编程、优化等），但主攻方向不同。统计侧重机器学习、大数据处理及广泛领域应用；数学金融则深入金融建模、衍生品定价等专业领域。建议新生结合兴趣（数据算法vs金融建模）与职业规划（数据科学家vs量化分析师），利用大一大二共同基础课程进行体验后选择。两个专业基础课高度相似，扎实掌握数学与编程核心能力是关键。
人工智能与交通：智能出行的变革与突破
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一套方法论打通全栈闭环，从 0 到 1 教你驾驭需求、设计、开发、项目、课题、论文和软著，速成全栈王者！
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[2025CVPR]ViKIENet：通过虚拟密钥实例增强网络实现高效的 3D 对象检测
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07-24 301
教材的pdf我已经上传到资源啦！动手学深度学习在线课程。
Retrieval Augmented Generation
01-08
### Retrieval Augmented Generation in NLP Models and Applications #### Definition and Concept 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. This technique leverages content pertinent to solving an input task as context, enabling more accurate knowledge retrieval which subsequently aids in generating better responses through iterative refinement processes [^1]. In addition, RAG significantly reduces model hallucination by grounding generated outputs on factual data retrieved from external sources or databases [^2]. #### General Process The general process of applying RAG within Natural Language Processing (NLP) involves several key steps: - **Contextual Information Collection**: Gathering relevant documents or pieces of text related to the query. - **Knowledge Retrieval**: Using these collected contexts to find precise facts or statements needed for response formulation. - **Response Generation**: Generating coherent answers based on both the original prompt and the retrieved information. This approach ensures that the final output not only addresses user queries accurately but also remains grounded in verified facts rather than potentially unreliable internal representations learned during training [^1]. #### Implementation Example Below demonstrates how one might implement a simple version of this concept using Python code snippets alongside popular libraries like Hugging Face Transformers for natural language understanding and FAISS for efficient similarity search among large document collections. ```python from transformers import pipeline import faiss import numpy as np def create_index(documents): """Creates an index structure suitable for fast nearest neighbor searches.""" embeddings = get_embeddings_for_documents(documents) dimensionality = len(embeddings[0]) # Initialize Faiss Index Flat L2 distance metric index = faiss.IndexFlatL2(dimensionality) # Add vectors into our searchable space index.add(np.array(embeddings).astype('float32')) return index def retrieve_relevant_contexts(query_embedding, index, top_k=5): """Finds most similar items given a query vector against indexed dataset""" distances, indices = index.search(np.array([query_embedding]).astype('float32'), k=top_k) return [(distances[i], idx) for i,idx in enumerate(indices.flatten())] # Assume `get_embeddings` function exists elsewhere... index = create_index(corpus_of_texts) qa_pipeline = pipeline("question-answering") for doc_id, score in retrieve_relevant_contexts(user_query_vector, index): answer = qa_pipeline(question=user_input, context=corpus_of_texts[doc_id]['text']) print(f"Answer found with relevance {score}: ",answer['answer']) ``` --related questions-- 1. What are some common challenges faced when implementing RAG systems? 2. Can you provide examples where RAG has been successfully applied outside traditional QA settings? 3. How does Graph Retrieval-Augmented Generation differ from standard RAG methods described here? 4. In what ways can integrating knowledge graphs enhance performance in RAG frameworks?
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