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2025秋招LLM大模型多模态面试题(十三)- rag(检索增强生成)技术

时间:2024-10-29 19:48:23浏览次数:3  
标签:检索 rag 面试题 信息检索 2025 only LLM Memory Retrieval

1.基本概念

检索增强 LLM ( Retrieval Augmented LLM ),简单来说,就是给 LLM 提供外部数据库,对于用户问题 ( Query ),通过一些信息检索 ( Information Retrieval, IR ) 的技术,先从外部数据库中检索出和用户问题相关的信息,然后让 LLM 结合这些相关信息来生成结果。下图是一个检索增强 LLM 的简单示意图。

传统的信息检索工具,比如 Google/Bing 这样的搜索引擎,只有检索能力 ( Retrieval-only ),现在 LLM 通过预训练过程,将海量数据和知识嵌入到其巨大的模型参数中,具有记忆能力 ( Memory-only )。从这个角度看,检索增强 LLM 处于中间,将 LLM 和传统的信息检索相结合,通过一些信息检索技术将相关信息加载到 LLM 的工作内存 ( Working Memory ) 中,即 LLM 的上下文窗口 ( Context Window ),亦即 LLM 单次生成时能接受的最大文本输入。

2.RAG解决的问题

参考资料:ACL 2023 Tutorial:

标签:检索,rag,面试题,信息检索,2025,only,LLM,Memory,Retrieval
From: https://blog.csdn.net/weixin_41496173/article/details/143346448

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