一篇全新知识导向 RAG 全栈技术综述

作者
近期，中科大出品了一篇关于知识导向检索增强型生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）的综述，全面介绍了RAG的基本原理、关键组件、特性、挑战以及在不同领域的应用，并探讨了未来发展的7种RAG技术形态。
RAG研究组织框架。时间线从2020年延续至当下，将RAG相关研究分为三大领域：基础（包括RAG学习和RAG框架）、高级以及评估。时间线上还标记了语言模型领域的重要里程碑（如GPT-3、ChatGPT、GPT-4）。
不同RAG综述的比较。LLM：是否在大型语言模型的背景下讨论RAG；多模态：是否涵盖多模态RAG；图结构：是否讨论RAG中的图结构化信息；高级：对高级RAG技术的覆盖范围；评估：是否涉及评估方法；知识：是否采用以知识为中心的视角。
一、RAG基本原理

  • 问题表述：将输入序列转换为输出序列，通过检索函数从外部知识库中提取相关信息，增强生成过程。

  • 检索：从外部知识源中获取有用知识，包括文本、图像、音频等多种模态，以及结构化和非结构化数据。

  • 生成：结合内部知识和检索到的外部知识，生成连贯、相关的输出。

  • 知识整合：将内部知识与检索到的外部知识进行整合，是RAG的核心环节。

三、RAG的关键特性与挑战

探讨了检索增强型生成（RAG）模型的核心要素和目标，详细分析了用户意图理解、知识检索、知识整合、答案生成和评估指标等关键环节。这些要素共同构成了RAG系统的框架，并揭示了其在自然语言处理任务中的重要性和面临的挑战。

  • 精准的用户意图理解
准确理解用户意图是生成相关响应的关键，但用户查询的模糊性和多样性增加了理解难度，需借助文本建模、查询重写等策略提升意图理解的准确性。
  • 准确的知识检索
知识检索为生成过程提供相关上下文，直接影响输出质量，但处理大规模数据集、平衡精确度与召回率以及应对动态数据源是其主要挑战，需优化检索算法并利用相关性反馈来解决。
  • 无缝的知识整合
将外部知识与内部知识无缝整合是生成连贯输出的重要环节，面临处理不同数据类型、解决知识冲突和确保知识时效性的挑战，可通过多层整合策略灵活处理不同来源的知识。
四、RAG基本方法

  • 用户意图理解：通过查询分解和查询重写等技术，提高查询质量。

  • 知识源与解析：RAG可以利用结构化、半结构化、非结构化和多模态知识。

  • 知识嵌入：将知识分割成有意义的单元，并转换为向量嵌入，便于检索。

  • 知识索引：为大规模数据集创建结构化索引，提高检索效率。

  • 知识检索：根据输入查询检索相关知识，包括稀疏检索、密集检索和混合检索策略。

  • 知识整合：通过输入层、中间层和输出层整合检索到的知识。

  • 答案生成：通过去噪和推理生成准确、连贯的输出。

  • 知识引用：为生成的内容提供引用，确保透明度和可信度。

RAG采用的答案生成策略，包括去噪和推理。

    五、RAG的高级方法

    • RAG训练：包括静态训练、单向引导训练和协作训练，优化检索和生成组件的协同工作。


    • 多模态RAG：整合多种模态数据，如图像、音频和视频，以增强输出。

    • 记忆增强RAG：引入显式记忆机制，处理长文档理解和个性化知识。

    • Agentic RAG：引入自主Agent进行动态优化，处理复杂任务。

    六、RAG未来发展

    • GraphRAG：结合知识图谱增强RAG的推理能力。

    • 多模态RAG：整合多种模态数据，提升理解能力。

    • 个性化RAG：根据用户偏好和历史行为提供个性化响应。

    • Agentic RAG：通过自主代理进行动态优化，处理复杂任务。

    • RAG与生成模型的结合：探索与扩散模型等其他生成模型的结合。

    • EdgeRAG：在边缘计算环境中部署RAG，降低延迟并保护隐私。

    • 可信RAG：提高RAG系统的可解释性和可信度。

    https://arxiv.org/pdf/2503.10677A Survey on Knowledge-Oriented Retrieval-Augmented Generationhttps://github.com/USTCAGI/Awesome-Papers-Retrieval-Augmented-Generation

    （文：PaperAgent）

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