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在构建知识问答系统（KAS）时，结合大型语言模型（LLM）和检索式增强生成（RAG）技术可以显著提升系统的性能

2023年见证了大型语言模型（LLMs）在潜力和复杂性方面的迅猛发展。

原文：T-RAG: LESSONS FROM THE LLM TRENCHES这篇论文介绍了在企业文档中进行问

由于人工智能的爆炸式增长，我们看到了解决各种问题的新技术的爆发。虽然这是一个积极的结果，但这导致人工智能团队内部对如何最好地解决问题感到困惑。

语言模型对于创意内容生成、虚拟助理、客户支持、搜索等广泛的应用是有用的。然而，根据定义，它们仅限于产生自然语言，这不允许它们与现实世界交互。

“向月亮射击。即使你错过了，你也会降落在星星中间。”——诺曼·文森特·皮尔在过去的一年里，NLP研究经历了范式转变。

本文介绍了一种名为Mixtral 8x7B的语言模型，它是一种稀疏混合专家（Sparse Mixture of Experts）架构。该模型与Mistral 7B相同，但每个层由8个前馈块（即专家）组成。

这篇论文主要介绍了在预训练语言模型中使用检索演示进行少样本学习的研究进展。

在过去的几年里，在迁移学习的进步的推动下，NLP中的模型变得更加强大。性能急剧提高的一个后果是现有基准被抛在后面。

这篇论文探讨了基于检索增强的语言模型（RAG）系统中的信息检索（IR）组件对系统性能的影响。与传统的大型语言模型相比，RAG系统通过引入外部数据提高了其生成能力。

文本嵌入通常在单个任务的小数据集上进行评估，而不涉及它们可能用于其他任务的情况。目前尚不清楚最先进的语义文本相似性（STS）嵌入是否也能同样适用于聚类或重排等其他任务。这使得该领域的进展难以跟踪，因为各种模型不断被提出，但没有得到适当的评价

来源于复旦大学RAG的综述https://github.com/Tongji-KGLLM/RAG-Survey

本文探讨了两种常见的方法：Retrieval-Augmented Genera-tion（RAG）和Fine-Tuning，用于将专有和领域特定数据整合到大型语言模型中。

这篇论文介绍了如何设计一个检索增强生成系统（RAG），该系统通过将查询与文档进行语义匹配，并使用大型语言模型（LLM）提取正确答案，旨在减少基于语言模型的回答出现幻觉的问题、链接来源和参考文献以及消除对元数据注释的需求。

我偷了李白的酒，在静谧无人的夜晚，轻轻启封那尘封千年的佳酿。一瞬间，酒香弥漫，仿佛诗仙的灵韵重现。

什么是嵌入？嵌入是将某些数据对象表示为向量，构造为将数据对象的某些属性编码为其矢量表示的几何属性。

这篇论文探讨了大型语言模型（LLM）的成功对自然语言处理（NLP）领域的影响，并提出了在这一新时代中继续做出有意义贡献的方向。

摘要许多自然语言处理研究人员正经历着一场由大型语言模型（LLM）的成功引发的存在危机。