論文の概要: Retrieval-Augmented Generation for Large Language Models: A Survey
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.10997v5
- Date: Wed, 27 Mar 2024 09:16:57 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-28 22:23:24.211459
- Title: Retrieval-Augmented Generation for Large Language Models: A Survey
- Title（参考訳）: 大規模言語モデルのための検索強化ジェネレーション:サーベイ
- Authors: Yunfan Gao, Yun Xiong, Xinyu Gao, Kangxiang Jia, Jinliu Pan, Yuxi Bi, Yi Dai, Jiawei Sun, Meng Wang, Haofen Wang,
- Abstract要約: 大きな言語モデル(LLM)には印象的な能力があるが、幻覚のような課題に直面している。
Retrieval-Augmented Generation (RAG) は,外部データベースからの知識を取り入れた,有望なソリューションとして登場した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.82361213043507
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Large Language Models (LLMs) showcase impressive capabilities but encounter challenges like hallucination, outdated knowledge, and non-transparent, untraceable reasoning processes. Retrieval-Augmented Generation (RAG) has emerged as a promising solution by incorporating knowledge from external databases. This enhances the accuracy and credibility of the generation, particularly for knowledge-intensive tasks, and allows for continuous knowledge updates and integration of domain-specific information. RAG synergistically merges LLMs' intrinsic knowledge with the vast, dynamic repositories of external databases. This comprehensive review paper offers a detailed examination of the progression of RAG paradigms, encompassing the Naive RAG, the Advanced RAG, and the Modular RAG. It meticulously scrutinizes the tripartite foundation of RAG frameworks, which includes the retrieval, the generation and the augmentation techniques. The paper highlights the state-of-the-art technologies embedded in each of these critical components, providing a profound understanding of the advancements in RAG systems. Furthermore, this paper introduces up-to-date evaluation framework and benchmark. At the end, this article delineates the challenges currently faced and points out prospective avenues for research and development.
- Abstract（参考訳）: 大きな言語モデル(LLM)には印象的な能力があるが、幻覚、時代遅れの知識、不透明で追跡不能な推論プロセスといった課題に直面している。
Retrieval-Augmented Generation (RAG) は,外部データベースからの知識を取り入れた,有望なソリューションとして登場した。
これにより、特に知識集約的なタスクにおいて、生成の正確性と信頼性が向上し、継続的な知識更新とドメイン固有の情報の統合が可能になる。
RAG は LLM の本質的な知識と外部データベースの巨大な動的リポジトリを相乗的に統合する。
本稿では,RAGパラダイムの進展を概観し,Naive RAG,Advanced RAG,Modular RAGを包括的に検討する。
検索,生成,拡張技術を含むRAGフレームワークのトリパルタイト基盤を慎重に精査する。
本稿は、それぞれの重要なコンポーネントに組み込まれた最先端技術に注目し、RAGシステムの進歩を深く理解する。
さらに,最新の評価フレームワークとベンチマークを紹介する。
最後に、本稿は、現在直面している課題を概説し、研究開発の道筋を指摘する。
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