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这篇论文深入探讨了[[检索增强生成]]（[[Retrieval-Augmented Generation]], RAG）技术在提升大型语言模型（[[大型语言模型]]）性能方面的应用和最佳实践。研究的主要内容包括：
# '''引言'''：介绍了生成大型语言模型在提供信息时可能存在的问题，如信息过时或事实编造，以及RAG技术如何通过检索相关文档来解决这些问题。
# '''相关工作'''：回顾了RAG领域的先前研究，包括[[查询]]和[[检索]]转换、检索器增强策略以及检索器和生成器的微调。
# '''RAG工作流程'''：详细描述了RAG的各个组成部分，包括查询分类、文档分块、[[向量数据库]]选择、检索方法、重排方法、文档重组和摘要方法，并为每个模块选择了默认和备选方法。
# '''搜索最佳RAG实践'''：通过广泛的实验，研究了现有RAG方法及其组合，以识别和推荐最佳实践。
# '''综合评估'''：在多个[[自然语言处理]]（[[NLP]]）任务和数据集上评估了RAG系统的性能，包括[[常识推理]]、[[事实核查]]、[[开放域问答]]、[[多跳问答]]和[[医疗问答]]。
# '''结果与分析'''：基于实验结果，提出了两个实施RAG系统的最佳实践方案，一个注重最大化性能，另一个注重在效率和效果之间取得平衡。
# '''多模态扩展'''：探讨了将RAG扩展到多模态应用的可能性，包括[[文本到图像]]和[[图像到文本]]的检索能力。
# '''结论'''：总结了本研究的主要发现，并提出了未来研究的方向，包括探索RAG在其他模态（如[[语音]]和[[视频]]）的应用，以及开发更有效的跨模态检索技术。