RAG的四个级别 — 微软的研究 - Cobus Greyling - Medium

这篇指南深入探讨了来自微软的研究中所探讨的检索增强生成（RAG）的复杂性，作者是Cobus Greyling。Greyling是Kore.ai的首席传道者，以他对人工智能和语言交叉领域的热情而闻名，这篇文章也不例外。它引入了“主体性RAG”的概念，强调在AI系统中嵌入主体性能力对于改进任务自动化和决策制定的重要性。内容将RAG分解为四个不同级别，每个级别都涉及不同复杂度的用户查询，从明确事实查询到需要深入推理的隐藏理由查询。这种分类具有重要意义，因为它提供了一个框架，用于理解如何定制AI系统以处理用户意图和背景的不同复杂程度。该指南建议，对于那些对人工智能、语言模型及其在提高组织效率方面的应用感兴趣的人来说，这些内容为了解AI系统不断发展的能力提供了宝贵的见解。- 选择合适的RAG架构取决于具体的用例和实施要求。 - 改进RAG涉及基于用户意图对查询进行分类和关注上下文，提供更准确和相关的结果。 - Agentic RAG的重要性不断增长，将Agentic能力嵌入个人助理、工作流程和流程中。 - 综合多样的文档来源对于有效处理复杂的多部分查询至关重要。 - RAG实现的准确性挑战包括检索相关数据、解释用户意图以及利用LLMs的推理能力进行复杂任务。 - 上下文处理能够使AI保持一致和个性化的对话，根据持续的互动调整回应。 - 意图识别允许AI系统适当地回应用户。 - RAG数据分类包括四个级别：明确事实查询、隐含事实查询、可解释的理由查询和隐藏理由查询。 - 可解释和隐藏的理由需要RAG系统理解和应用数据背后的推理能力。 - 提供理由有助于提供上下文化的回应，不仅提供答案，还提供背后的理由。