From 1f84b856ca548a0e3392adcf13cb03b7d40ced65 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: qinyu Date: Fri, 16 Jun 2023 17:11:47 +0800 Subject: [PATCH] Add Chinese translation for RAG. --- pages/techniques/_meta.zh.json | 2 +- pages/techniques/rag.zh.mdx | 26 ++++++++++++++++++++++++-- 2 files changed, 25 insertions(+), 3 deletions(-) diff --git a/pages/techniques/_meta.zh.json b/pages/techniques/_meta.zh.json index 33d17c7..193ef01 100644 --- a/pages/techniques/_meta.zh.json +++ b/pages/techniques/_meta.zh.json @@ -5,7 +5,7 @@ "consistency": "自我一致性", "knowledge": "生成知识提示", "tot": "Tree of Thoughts", - "rag": "Retrieval Augmented Generation", + "rag": "检索增强生成 (RAG)", "art": "Automatic Reasoning and Tool-use", "ape": "自动提示工程师", "activeprompt": "Active-Prompt", diff --git a/pages/techniques/rag.zh.mdx b/pages/techniques/rag.zh.mdx index 8994330..f7a5fb2 100644 --- a/pages/techniques/rag.zh.mdx +++ b/pages/techniques/rag.zh.mdx @@ -1,3 +1,25 @@ -# Retrieval Augmented Generation (RAG) +# 检索增强生成 (RAG) -This page needs a translation! Feel free to contribute a translation by clicking the `Edit this page` button on the right side. \ No newline at end of file +import {Screenshot} from 'components/screenshot' +import RAG from '../../img/rag.png' + +通用语言模型通过微调就可以完成几类常见任务，比如分析情绪和识别命名实体。这些任务不需要额外的背景知识就可以完成。 + +要完成更复杂和知识密集型的任务，可以基于语言模型构建一个系统，访问外部知识源来做到。这样的实现与事实更加一性，生成的答案更可靠，还有助于缓解“幻觉”问题。 + +Meta AI 的研究人员引入了一种叫做[检索增强生成（Retrieval Augmented Generation，RAG）](https://ai.facebook.com/blog/retrieval-augmented-generation-streamlining-the-creation-of-intelligent-natural-language-processing-models/)的方法来完成这类知识密集型的任务。RAG 把一个信息检索组件和文本生成模型结合在一起。RAG 可以微调，其内部知识的修改方式很高效，不需要对整个模型进行重新训练。 + +RAG 会接受输入并检索出一组相关/支撑的文档，并给出文档的来源（例如维基百科）。这些文档作为上下文和输入的原始提示词组合，送给文本生成器得到最终的输出。这样 RAG 更加适应事实会随时间变化的情况。这非常有用，因为 LLM 的参数化知识是静态的。RAG 让语言模型不用重新训练就能够获取最新的信息，基于检索生成产生可靠的输出。 + +Lewis 等人（2021）一个通用的 RAG 微调方法。这种方法使用预训练的 seq2seq 作为参数记忆，用维基百科的密集向量索引作为非参数记忆（使通过神经网络预训练的检索器访问）。这种方法工作原理概况如下： + + +图片援引自: [Lewis et el. (2021)](https://arxiv.org/pdf/2005.11401.pdf) + +RAG 在 [Natural Questions](https://ai.google.com/research/NaturalQuestions)、[WebQuestions](https://paperswithcode.com/dataset/webquestions) 和 CuratedTrec 等基准测试中表现抢眼。用 MS-MARCO 和 Jeopardy 问题进行测试时，RAG 生成的答案更符合事实、更具体、更多样。FEVER 事实验证使用 RAG 后也得到了更好的结果。 + +这说明 RAG 是一种可行的方案，能在知识密集型任务中增强语言模型的输出。 + +最近，基于检索器的方法越来越流行，经常与 ChatGPT 等流行 LLM 结合使用来提高其能力和事实一致性。 + +LangChain 文档中可以找到[一个使用检索器和 LLM 回答问题并给出知识来源的简单例子](https://python.langchain.com/en/latest/modules/chains/index_examples/vector_db_qa_with_sources.html)。