Langchain核心模块与实战[8]:RAG检索增强生成[loader机制、文本切割方法、长文本信息处理技巧]

news2024/11/13 9:28:39

Langchain核心模块与实战[8]:RAG(Retrieval Augmented Generation,检索增强生成)

RAG(Retrieval-Augmented Generation)技术是一种结合检索和生成功能的自然语言处理(NLP)技术。该技术通过从大型外部数据库中检索与输入问题相关的信息,来辅助生成模型回答问题。其核心思想是将传统的检索技术与现代的自然语言生成技术相结合,以提高文本生成的准确性和相关性。RAG模型由检索模块和生成模块组成,检索模块负责从知识库中检索相关信息,生成模块则利用这些信息生成最终的回答或文本。RAG技术的出现极大地提升了内容的准确性和相关性,并增强了内容生成的可追溯性,使得大型语言模型在实际应用中变得更加实用和可信。

  1. 大模型有时会犯事实性错误,也就是可靠性问题(俗称“幻觉”)。生成的内容在表面上看起来合理、有逻辑,但实际上却存在错误的内容、引用来源或陈述。

  2. 大模型的数学和逻辑推理能力仍然需要加强。虽然GPT-4在某些考试中表现优异,但在面对一些精心设计的逻辑推理问题时,大模型的回答与随机答案相差无几。因为在进行深度推理时,即便大模型每一步的预测准确率都高达95%,但是当推理到20步时,最终的准确率将会是0.95的20次方,即不到36%,这是一个无法令人满意的结果。

  3. 大模型的形式语义理解能力有待提升。虽然大模型在一定程度上能够实现语义理

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