以下是关于 RAG 的相关论文内容：
上面的章节提到了了很多论文，论文的特点决定了他们的方法更多的是从细节出发，解决具体的细节问题。而RAG是更是一个在工业领域大放异彩的技术，下面我们将从RAG Flow的角度介绍几个行业最佳的RAG实践，看看在真实应用场景下应该如何构建RAG Flow。[heading3]1、OpenAI[content]从OpenAI Demo day的演讲整理所得，并不能完全代表OpenAI的实际操作。在提升RAG的成功案例中，OpenAI团队从45%的准确率开始，尝试了多种方法并标记哪些方法最终被采用到生产中。他们尝试了假设性文档嵌入（HyDE）和精调嵌入等方法，但效果并不理想。通过尝试不同大小块的信息和嵌入不同的内容部分，他们将准确率提升到65%。通过Reranking和对不同类别问题特别处理的方法，他们进一步提升到85%的准确率。最终，通过提示工程、查询扩展和其他方法的结合，他们达到了98%的准确率。团队强调了模型精调和RAG结合使用时的强大潜力，尤其是在没有使用复杂技术的情况下，仅通过简单的模型精调和提示工程就接近了行业领先水平。
开发：产品视角的大模型RAG应用[heading1]一文看懂RAG：大语言模型落地应用的未来原创欧sir产品欧sir源地址：https://mp.weixin.qq.com/s/0mzAzXzRtxjuphvt9aGdQARAG是什么？为什么要关注RAG？RAG技术为何如此重要？在看本文之前相信大家都会有这样的疑问，不言而喻对于一个不懂技术或者刚接触大语言模型的肯定都会有点懵的。下面这篇文本就是对RAG的技术原理、历史发展、应用方法、应用场景和未来的发展方向的完整解读。文本内容源自论文：《Retrieval-Augmented Generation for Large Language Models:A Survey》首先让GPT回答下上面的问题：什么是RAG？"RAG"（Retrieval-Augmented Generation）是一个自然语言处理（NLP）技术，主要用于提高语言模型的效果和准确性。它结合了两种主要的NLP方法：检索（Retrieval）和生成（Generation）。检索（Retrieval）：这一部分的工作是从大量的文本数据中检索出与输入问题最相关的信息。它通常使用一个检索系统，比如基于BERT的模型，来在大规模的文档集合（例如维基百科）中寻找与输入相关的文段。生成（Generation）：生成部分则使用类似GPT的语言模型，它会根据检索到的信息来生成响应或回答。这个过程涉及理解检索到的内容，并在此基础上生成连贯、相关且信息丰富的文本。
本文受到Barnett等人论文[工程化检索增强生成系统时的七大挑战](https://baoyu.io/translations/ai-paper/2401.05856v1-seven-failure-points-when-engineering-a-retrieval-augmented-generation-system)的启发，旨在探讨论文中的七个挑战及开发RAG系统时遇到的五个常见难题。更关键的是，我们将深入讨论这些难题的解决策略，帮助我们在日常开发中有效应对。这里之所以用“挑战”而不是“失败点”，是因为每个挑战都有相对应的解决方案。在它们影响我们的RAG系统前，让我们先行解决。首先看看论文提及的七个挑战，如下图所示。随后，我们会补充五个额外的挑战和它们的解决方案。图源自[工程化检索增强生成系统时的七大挑战](https://baoyu.io/translations/ai-paper/2401.05856v1-seven-failure-points-when-engineering-a-retrieval-augmented-generation-system)