awesome-papers-for-rag：检索增强生成技术的资源精选

awesome-papers-for-rag：检索增强生成技术的资源精选

awesome-papers-for-rag A curated list of resources dedicated to retrieval-augmented generation (RAG). 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/aw/awesome-papers-for-rag

项目介绍

在自然语言处理（NLP）领域，检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，简称RAG）技术结合了检索系统和大型语言模型（LLM）的优势，旨在为用户提供高质量、准确度更高的回答。awesome-papers-for-rag 项目是一个精心策划的资源列表，收录了关于RAG的最新论文、系统和评估方法，为研究人员和开发者提供了宝贵的参考资料。

项目技术分析

RAG技术通常包含多个模块，每个模块负责不同的任务，共同构成了一个复杂的生成系统。以下是RAG系统的核心组件及其功能：

• 意图澄清（Intent Clarify）：接收用户问题作为输入，输出搜索查询。该模块负责查询性能预测、查询（意图）分类、查询扩展等任务。
• 检索（Retrieval）：接收问题或查询，输出相关文档或段落。该模块包括广告检索、文档检索、段落检索等任务。
• 调解（Mediation）：接收问题和文档，输出上下文信息。该模块负责重排、上下文压缩、后检索等任务。
• 生成（Generation）：接收问题和上下文，输出回答。该模块包括问题回答、摘要等任务。
• 结果增强（Result Enhancement）：接收问题、回答和上下文，输出优化后的回答。该模块负责断言验证、归因等任务。

项目技术应用场景

RAG技术的应用场景广泛，主要包括但不限于以下领域：

• 问答系统：在问答系统中，RAG可以帮助模型更准确地理解用户意图，并提供基于检索到的信息的高质量回答。
• 文本生成：在内容生成场景中，RAG可以用于生成更丰富、更准确的文章或摘要。
• 知识密集型任务：在需要大量背景知识的任务中，如定理证明、代码生成等，RAG可以有效地利用外部知识资源。

项目特点

• 资源全面：项目涵盖了从论文到系统实现，再到评估方法的全方位资源，为不同阶段的研究提供了支持。
• 更新及时：随着RAG领域的快速发展，项目不断更新，确保用户获取最新的研究进展。
• 易于上手：项目提供了清晰的模块划分和任务描述，方便研究人员和开发者快速理解RAG的架构和工作流程。

awesome-papers-for-rag 项目的推出，为自然语言处理领域的研究人员提供了一个宝贵的资源库，有助于推动RAG技术的进一步发展和应用。如果你对RAG技术感兴趣，不妨访问这个项目，探索其中的丰富资源，开启你的研究之旅。

awesome-papers-for-rag A curated list of resources dedicated to retrieval-augmented generation (RAG). 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/aw/awesome-papers-for-rag