論文の概要: Retrieval-Augmented Generation for AI-Generated Content: A Survey

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.19473v5
• Date: Fri, 31 May 2024 13:56:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-03 19:42:50.749727
• Title: Retrieval-Augmented Generation for AI-Generated Content: A Survey
• Title（参考訳）: AI生成コンテンツの検索拡張生成:サーベイ
• Authors: Penghao Zhao, Hailin Zhang, Qinhan Yu, Zhengren Wang, Yunteng Geng, Fangcheng Fu, Ling Yang, Wentao Zhang, Jie Jiang, Bin Cui,
• Abstract要約: このような課題に対処するためのパラダイムとして,レトリーバル拡張生成(RAG)が登場している。 RAGは情報検索プロセスを導入し、利用可能なデータストアから関連オブジェクトを検索することで生成プロセスを強化する。 本稿では,RAG手法をAIGCシナリオに統合する既存の取り組みを概観的にレビューする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.50754568320154
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Advancements in model algorithms, the growth of foundational models, and access to high-quality datasets have propelled the evolution of Artificial Intelligence Generated Content (AIGC). Despite its notable successes, AIGC still faces hurdles such as updating knowledge, handling long-tail data, mitigating data leakage, and managing high training and inference costs. Retrieval-Augmented Generation (RAG) has recently emerged as a paradigm to address such challenges. In particular, RAG introduces the information retrieval process, which enhances the generation process by retrieving relevant objects from available data stores, leading to higher accuracy and better robustness. In this paper, we comprehensively review existing efforts that integrate RAG technique into AIGC scenarios. We first classify RAG foundations according to how the retriever augments the generator, distilling the fundamental abstractions of the augmentation methodologies for various retrievers and generators. This unified perspective encompasses all RAG scenarios, illuminating advancements and pivotal technologies that help with potential future progress. We also summarize additional enhancements methods for RAG, facilitating effective engineering and implementation of RAG systems. Then from another view, we survey on practical applications of RAG across different modalities and tasks, offering valuable references for researchers and practitioners. Furthermore, we introduce the benchmarks for RAG, discuss the limitations of current RAG systems, and suggest potential directions for future research. Github: https://github.com/PKU-DAIR/RAG-Survey.
• Abstract（参考訳）: モデルアルゴリズムの進歩、基礎モデルの成長、高品質なデータセットへのアクセスは、人工知能生成コンテンツ(AIGC)の進化を促している。 その顕著な成功にもかかわらず、AIGCは、知識の更新、長期データ処理、データ漏洩の軽減、高いトレーニングと推論コストの管理といったハードルに直面している。 Retrieval-Augmented Generation (RAG) はそのような課題に対処するためのパラダイムとして最近登場した。 特に、RAGは情報検索プロセスを導入し、関連オブジェクトを利用可能なデータストアから取得することで生成プロセスを強化し、より高い精度と堅牢性を実現する。 本稿では,RAG手法をAIGCシナリオに統合する既存の取り組みを概観的にレビューする。 本稿では、まず、レトリバーがジェネレータをどのように拡張するかに応じてRAG基盤を分類し、様々なレトリバーやジェネレータのための拡張手法の基本的抽象化を蒸留する。 この統合された視点は、すべてのRAGシナリオを包含し、将来の進歩に役立つ進歩と重要な技術を示します。 また、RAGシステムの効率的なエンジニアリングと実装を容易にするため、RAGのさらなる拡張手法についても要約する。 そして、別の視点から、様々なモダリティやタスクにまたがるRAGの実践的応用を調査し、研究者や実践者に貴重な参考資料を提供する。 さらに、RAGのベンチマークを導入し、現在のRAGシステムの限界について議論し、今後の研究の方向性を提案する。 Github:https://github.com/PKU-DAIR/RAG-Survey.com

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