RAG架构

改进检索增强生成（RAG）涉及基于用户意图和关注上下文对查询进行分类。还利用SLM和微调来提供更准确和相关的结果。

简而言之

选择正确的RAG（检索增强生成）架构主要取决于具体的用例和实现要求，确保系统与任务需求保持一致。

Agent RAG的重要性将越来越高，与Agent X的概念相一致，其中Agent能力嵌入个人助理、工作流程和流程中。

在这里，“X”代表了代理系统的无限适应性，实现了无缝的任务自动化和跨不同环境的知情决策，以提高组织效率和自主性。

综合不同的文档源对于有效解决复杂的多部分查询至关重要。

介绍

提供准确的RAG实施的挑战包括检索相关数据、准确解释用户意图，以及利用LLM的推理能力完成复杂任务。

推理可以通过像ReAct这样的RAG代理方法来增强，在这种方法中，可以创建事件的推理和行为序列。

我从这项研究中发现了一个有趣的事实，即它指出没有一种单一的解决方案适用于所有数据增强的LLM应用程序。

上下文是指围绕对话的信息，帮助人工智能理解用户的意图并提供相关、连贯的回应。

这包括用户之前的输入、当前任务、环境以及可能影响对话的任何外部数据等因素。

搜索的下一个前沿：检索增强生成与互序融合和生成查询

RAG的过程很复杂，包含许多组件。我们如何确定现有的RAG方法及其最佳组合，以确定最佳的RAG实践？

本文介绍了一项名为“搜索增强生成检索的最佳实践”的新研究。本研究旨在解决这个问题。

本文主要分为四个部分。首先，介绍了典型的RAG工艺。接下来，它介绍了每个RAG模块的最佳实践。然后，它提供了一个全面的评估。最后，它分享了我的想法和见解，并以总结结束。

典型RAG工作流程