RAG模型的挑战与解决方案概览

背景: 提取增强生成(RAG)模型通过利用存储在文档中的外部知识来提高生成文本的准确性和相关性，显示出巨大潜力。但这些模型面临着多个挑战，如低质量检索、覆盖率不足、上下文条件化困难、幻觉和制造问题、解释和可解释性缺失、安全和控制风险、推理速度慢、个性化和基础化困难、质量评估难题以及维护真实性问题。

解决方案:

1. 提高检索质量: 通过监督训练信号或模型反馈微调检索器；使用如DPR或ANCE的密集检索模型提高召回率和相关性；实验多向量表示、近似最近邻搜索以提高速度。
2. 增强覆盖率: 通过聚合来自多元化来源的文档扩展语料库；实施实时检测覆盖率缺口的系统；设计可添加/更新知识源的模块化架构。
3. 改善上下文条件化: 强化通过专门的交叉注意力Transformer层的上下文化；设计提供明确条件信号和监督的训练方案。
4. 减少幻觉和制造: 通过训练信号直接减少幻觉文本的可能性；设计验证头网络，明确验证声明。
5. 提高解释性和可解释性: 设计模型架构以明确跟踪证据和解释；生成描述推理的自然语言解释。
6. 提升安全性和控制: 通过在语料库创建期间彻底审核文档和实施安全分类器；开发运行时过滤器。
7. 加快推理速度: 优化令牌化、编码和检索推理；利用模型并行性和批量检索+生成。
8. 个性化与基础化: 设计人格上下文记忆；实现多任务训练以基于先前的对话和用户反馈。
9. 质量评估: 生成带有专家理由的注释测试集；开发基于语义的专门度量标准。
10. 维护真实性: 开发辅助头以直接从检索的上下文预测事实性；结合结构化知识库以对响应进行事实检查。

未来方向: 虽然LLM(大型语言模型)的进步帮助解决了一些问题，但全面应对这些挑战还需跨学科合作，包括信息检索、知识表示和人机交互等领域。RAG研究的跨学科性质使其能够在对话AI领域实现重大进展，结合检索、推理和语言理解。本文概述了可行的研究方向，展现了向着通过人类知识增强的健壮、有益文本生成技术迈进的乐观理由。