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* '''标题'''：Searching for Best Practices in [[检索增强生成]]
* '''中文标题'''：检索增强生成中的最佳实践探索
* '''发布日期'''：2024-07-01 12:06:34+00:00
* '''作者'''：Xiaohua Wang, Zhenghua Wang, Xuan Gao, Feiran Zhang, Yixin Wu, Zhibo Xu, Tianyuan Shi, Zhengyuan Wang, Shizheng Li, Qi Qian, Ruicheng Yin, Changze Lv, Xiaoqing Zheng, Xuanjing Huang
* '''分类'''：cs.CL
* '''原文链接'''：http://arxiv.org/abs/2407.01219
'''摘要'''：[[检索增强生成]]（RAG）技术已被证明在整合最新信息、减轻幻觉和提高响应质量方面有效，特别是在[[专业领域]]。虽然许多RAG方法已被提出以通过依赖查询的[[检索]]来增强大型[[语言模型]]，但这些方法仍然面临复杂的实现和延长的响应时间。通常，RAG工作流程涉及多个处理步骤，每个步骤可以以多种方式执行。在这里，我们调查现有的RAG方法及其潜在组合，以识别最佳的RAG实践。通过广泛的实验，我们建议几种在性能和效率之间取得平衡的RAG部署策略。此外，我们展示了[[多模态检索]]技术可以显著增强关于[[视觉输入]]的问题回答能力，并使用“[[检索作为生成]]”策略加速多模态内容的生成。