Генерация с дополнением извлечённой информацией для больших языковых моделей: обзор

Большие языковые модели (LLM) демонстрируют впечатляющие возможности, однако сталкиваются с такими проблемами, как галлюцинации, устаревшие знания, а также непрозрачные и не поддающиеся трассировке процессы рассуждения. Генерация с дополнением извлечённой информацией (RAG) стала перспективным решением благодаря включению знаний из внешних баз данных. Это повышает точность и достоверность генерируемого контента, особенно при решении задач, требующих обширных знаний, а также обеспечивает непрерывное обновление знаний и интеграцию специализированной предметной информации. RAG синергетически объединяет внутренние знания больших языковых моделей с обширными динамическими хранилищами внешних баз данных. В данной обзорной статье подробно рассматривается развитие парадигм RAG, включая наивный RAG, расширенный RAG и модульный RAG. Тщательно анализируется трёхкомпонентная основа архитектур RAG, включающая методы извлечения, генерации и дополнения. Особое внимание уделяется передовым технологиям, реализованным в каждом из этих ключевых компонентов, что позволяет глубже понять развитие систем RAG. Кроме того, в статье представлены актуальные оценочная система и бенчмарк. В заключение описываются существующие проблемы и намечаются перспективные направления дальнейших исследований и разработок.