前言检索增强生成(RAG)已成为一种增强语言模型能力的强大技术。通过检索和调整外部知识，RAG可让模型生成更准确、更相关、更全面的文本。RAG架构主要有三种类型：简单型、模块化和高级RAG：NaiveRAG采用GPT-3这样的单片模型，并简单地根据检索到的证据段落对其进行条件化

前言GPT-4、LLaMA-2、Claude等大型语言模型(LLM)在生成类似人类的文本和进行智能对话方面表现出了巨大的潜力。然而，随着这些模型变得越来越强大，人们越来越需要监控它们的行为，以防止出现偏见、毒性和事实错误等问题。现在让我们探讨与监控LLM相关的以下主题：不受控制的大

前言近年来，检索增强生成(RAG)模型越来越受欢迎。RAG模型利用大型神经网络以及外部知识源的检索机制。这使得模型拥有的知识比其内部存储的更多，从而使其能够为广泛的主题和领域生成高质量的输出。影响RAG模型性能的关键因素之一是从外部源检索相关知识的效率。与优化程