摘要

https://arxiv.org/pdf/2410.12837

本文全面研究了检索增强生成（RAG），追溯了其从基础概念到当前最先进技术的演变历程。RAG将检索机制与生成式语言模型相结合，以提高输出的准确性，从而解决了大型语言模型（LLMs）的关键局限性。本研究探讨了RAG的基本架构，重点分析了检索和生成是如何集成在一起以处理知识密集型任务的。本文详细回顾了RAG领域的重要技术进展，包括检索增强语言模型中的关键创新以及跨问答、摘要和知识型任务等不同领域的应用。讨论了近期的研究突破，重点介绍了提高检索效率的新方法。此外，本文还研究了当前面临的挑战，如可扩展性、偏见和部署中的伦理问题。提出了未来的研究方向，重点是提高RAG模型的鲁棒性、扩展RAG模型的应用范围以及解决社会影响问题。本调查旨在为自然语言处理领域的研究人员和从业者提供关于RAG潜力及其发展轨迹的基础资源。

1 引言

1.1 自然语言生成（NLG）介绍

自然语言处理（NLP）已成为人工智能（AI）中的一个关键领域，其应用范围从简单的文本分类到更复杂的任务，如摘要生成、机器翻译和问答。NLP中一个特别重要的分支是自然语言生成（NLG），它专注于从结构化或非结构化数据中生成类似人类的语言。NLG的目标是使机器能够生成连贯、相关且上下文感知的文本，从而改善人与机器之间的交互（Gatt等，2018）。随着AI的发展，对更上下文感知和事实基础的生成内容的需求不断增加，这给NLG带来了新的挑战和创新。

传统的NLG模型，尤其是序列到序列架构（Sutskever等，2014），在生成流畅和连贯的文本方面取得了显著进展。然而，这些模型往往严重依赖训练数据，在处理需要超出其训练集知识的查询以生成事实准确或上下文丰富的内容时，常常表现不佳。因此，像GPT（Radford等，2019）或基于BERT（Devlin等，2019）的文本生成器容易出现幻觉，即产生看似合理但错误或不存在的信息（Ji等，2022）。这一局限性促使人们探索将检索机制与生成能力相结合的混合模型，以确保输出的流畅性和事实正确性。该领域的研究论文数量显著增加，提出了多种新的RAG组件方法。除了新算法和方法外，RAG在各种应用中也得到了广泛采用。然而，对于跟踪该领域演变和最新变化的充分调查还存在空白。本调查旨在填补这一空白。

1.2 检索增强生成（RAG）概述

检索增强生成（RAG）是一种新兴的混合架构，旨在解决纯生成模型的局限性。RAG集成了两个关键组件：（i）检索机制，从外部知识源中检索相关文档或信息；（ii）生成模块，处理这些信息以生成类似人类的文本（Lewis等，2020）。这种组合使RAG模型不仅能够生成流畅的文本，还能将输出基于现实世界中的最新数据。

RAG中的检索模块通常利用密集向量表示从大型数据集（如维基百科或专有数据库）中识别相关文档。检索到这些文档后，它们会被传递给生成模块，该模块通常使用基于Transformer的架构构建，以生成基于检索知识的响应。这种方法有助于缓解幻觉问题，并确保生成的文本更加符合事实且上下文恰当（Thakur等，2021）。随着时间的推移，RAG模型已在各种领域得到应用，包括开放域问答（Karpukhin等，2020）、对话代理（Liu等，2021）和个性化推荐。

1.3 NLP中混合模型的演变

在RAG（检索增强型生成模型）引入之前，NLP（自然语言处理）模型主要依赖于检索或生成方法，每种方法都有其自身的优势和局限性。基于检索的系统，如传统的信息检索引擎（Salton等人，1975），能够高效地根据查询提供相关文档或片段，但无法合成新信息或以连贯的叙述方式呈现结果。另一方面，随着Transformer架构（Vaswani等人，2017）的兴起而流行的纯生成模型，虽然具有流畅性和创造性，但往往缺乏事实准确性。

随着研究人员认识到检索和生成方法的互补优势，结合检索和生成的混合系统的发展开始获得动力。混合建模的早期尝试可以追溯到如DrQA（Chen等人，2017）等工作，它们采用检索技术为问答任务获取相关文档。然而，这些系统中生成部分的作用很小，通常仅限于从检索到的文档中直接选择文本。同样，在信息检索（Dai等人，2019）等模型中，检索被视为独立的组成部分。

真正的创新在于认识到检索和生成可以紧密结合。REALM（Guu等人，2020）等模型是一个重要里程碑，因为它们联合训练了检索和生成组件，使检索到的信息与生成的输出之间能够更好地对齐。RAG（Lewis等人，2020）通过使用密集段落检索（Karpukhin等人，2020）来获取相关文档，并使用如BART（Lewis等人，2020）的Transformer进行生成，进一步扩展了这一范式。这种架构提供了检索和生成的更无缝集成，使模型能够以流畅性和事实基础来回答开放式问题。

1.4 事实基础语言生成的重要性

开发RAG的主要动机之一是对事实准确、上下文相关且最新的生成内容的需求日益增加。在客户服务、医学诊断或法律咨询系统等许多应用中，对可靠和基于事实的响应的需求至关重要。生成幻觉或不准确信息的模型可能导致严重后果，如传播虚假信息或提供错误建议（Ji等人，2022）。

RAG模型通过将其生成过程基于外部、最新的知识源，直接解决了这些担忧。这种基于事实的方法通过结合与查询直接相关的现实世界数据，提高了输出的事实准确性和响应的相关性。此外，RAG模型从外部源检索更多样化和平衡的信息，因此不太可能传播静态训练数据中存在的偏见。

1.5 RAG模型的应用

RAG模型已被广泛应用于事实准确性和上下文理解至关重要的各个领域。其中最突出的应用之一是开放领域问答，其中模型必须基于广泛的主题生成答案。RAG已证明通过检索相关信息然后基于这些数据生成回答，能够有效提高答案的准确性（Izacard等人，2021）。在此上下文中，Dense Passage Retrieval（DPR）（Karpukhin等人，2020）和Fusion-in-Decoder（Izacard等人，2021）等模型已被有效使用，与传统生成模型或仅检索模型相比显示出显著改善。

在对话式AI中，RAG模型通过确保响应既连贯又基于事实信息，增强了对话系统的能力（Roller等人，2020）。例如，用于客户服务的聊天机器人可以从RAG从产品数据库或文档中检索特定细节的能力中受益，从而为最终用户提供更准确和有用的响应。

其他应用包括医学诊断系统，其中RAG可以检索和整合最新的研究成果或患者特定数据以生成准确的诊断建议，以及法律咨询系统，其中模型可以检索相关的判例法或法规以提供法律上合理的建议。此外，RAG已在个性化推荐系统中找到应用，其中它可以检索用户偏好或过去的交互并生成个性化建议。

1.6 RAG的挑战与局限

尽管RAG（检索增强生成）模型前景广阔，但仍需关注多个挑战。检索机制虽然强大，但在检索最相关文档时仍可能遇到困难，尤其是在处理模糊查询或小众知识领域时。对如DPR中使用的密集向量表示的依赖，有时会导致检索到不相关或偏离主题的文档。为提高这些领域的性能，需要改进检索技术，包括引入更复杂的查询扩展和上下文消歧。检索与生成虽然在理论上可以无缝集成，但在实践中有时却会失败。例如，生成模块可能无法总是将检索到的信息有效地融入其回复中，导致检索到的事实与生成的文本之间存在不一致或不连贯。研究更好的对齐机制，如改进注意力模型或层次融合技术，可能有助于缓解这些问题（Izacard等，2021）。此外，RAG模型的计算开销也是一个关注点，因为每个查询都需要检索和生成两个步骤。这一双重过程可能资源密集，特别是对于大规模应用（Borgeaud等，2021）。模型剪枝（Han等，2015）或知识蒸馏（Sanh等，2019）等技术可能提供在不牺牲性能的情况下减轻计算负担的方法。最后，部署RAG模型还涉及伦理问题，特别是偏见和透明度方面。AI和大型语言模型（LLM）中的偏见是一个研究充分且不断发展的领域，研究人员已发现不同类型的偏见，不仅限于性别、社会经济阶层，甚至教育背景（Gupta等，2024；Ranjan等，2024）。虽然RAG通过检索更平衡的信息来减少偏见的潜力，但仍存在放大检索来源中已有偏见的风险（Binns，2018）。此外，确保检索结果的选择和生成中的使用透明，对于维持对这些系统的信任至关重要。

1.7 调查范围

本文旨在提供RAG模型的全面调查，涵盖其演变、关键架构组件、该领域的最新研究、RAG当前的挑战与局限以及未来研究方向。

2 RAG系统的核心组件与架构概述

2.1 RAG模型概述

检索增强生成（RAG）是一种先进的混合模型架构，通过外部检索机制增强自然语言生成（NLG），以扩展模型的知识库。传统的大型语言模型（LLM），如GPT-3和BERT，在海量语料库上进行预训练，完全依赖其内部知识表示，这使它们容易受到幻觉问题的影响——即模型生成合理但错误的信息。这些模型无法在不重新训练的情况下高效地更新其知识库，使它们在开放域问答和事实验证等动态、知识密集型任务中的实用性降低（Brown, T.等，2020）。为克服这些局限，论文（Lewis等，2020）提出了RAG架构，该架构实时检索相关外部文档，使生成的文本以事实信息为依据。

RAG模型包含两个关键组件：

1. 检索器：使用如密集段落检索（DPR）（Karpukhin等，2020）或传统BM25算法等技术，从语料库中检索最相关文档。
2. 生成器：将检索到的文档合成为连贯、上下文相关的回复。

RAG的优势在于其动态利用外部知识的能力，使其能够超越依赖静态数据集的生成模型（如GPT-3）和知识基础系统（如BERT）。在开放域问答中，RAG已被证明非常有效，能够持续检索相关信息并提高生成回复的事实准确性（Guu, K.等，2020）。除了知识检索外，RAG模型在更新知识库方面也很出色。由于模型为每个查询获取外部文档，因此无需重新训练即可纳入最新信息。这种灵活性使RAG模型特别适合信息不断变化的领域，如医学研究、财经新闻和法律诉讼。此外，研究表明，RAG模型在包括文档摘要和知识基础对话在内的多种知识密集型任务中取得了优越结果。

2.2 RAG系统中的检索机制

RAG系统中的检索器对于从外部语料库中获取相关文档至关重要。有效的检索确保模型输出基于准确信息。常用检索机制从传统方法（如BM25）到更先进的技术（如密集段落检索DPR）不等。

2.2.1 BM25

BM25是一种成熟的信息检索算法，使用词频-逆文档频率（$TF-IDF$）根据相关性对文档进行排序。尽管是一种经典方法，BM25仍然是包括RAG模型中所用系统在内的许多现代检索系统的强大基线。BM25根据查询词在文档中出现的频率计算文档的相关性得分，同时根据文档长度和整个语料库中该词的频率进行调整（Robertson等，2009）。虽然BM25在关键词匹配方面很有效，但在理解语义含义方面存在局限性。例如，BM25无法捕捉单词之间的关系，并且在处理需要理解上下文的更复杂、自然语言查询时表现不佳。尽管存在这一局限性，但由于其简单性和高效性，BM25仍然被广泛使用。BM25在处理涉及更简单、基于关键词的查询的任务时很有效，尽管像DPR这样的更现代检索模型在语义复杂的任务中往往表现更优。

2.2.2 密集段落检索（DPR）

由Karpukhin等人（2020）提出的密集段落检索（DPR）代表了一种更现代的信息检索方法。它使用一个密集向量空间，其中查询和文档都被编码为高维向量。DPR采用双编码器架构，其中查询和文档分别进行编码，从而实现高效的最近邻搜索（Xiong等，2020）。与BM25不同，DPR在捕捉查询和文档之间的语义相似性方面表现出色，使其非常适合开放域问答任务。DPR的强项在于它能够根据语义含义而不是关键词匹配来检索相关信息。通过对大量问答对语料库进行训练，DPR可以找到与查询上下文相关的文档，即使查询和文档没有共享确切的术语。最近的研究通过将DPR与预训练语言模型相结合进一步改进了其性能，例如适用于密集检索方法的LLM（Li等，2023）。

2.2.3 REALM（检索增强语言模型）

RAG模型检索机制的另一项重大进展是REALM（Guu等，2020）。REALM将检索集成到语言模型的预训练过程中，确保检索器和生成器针对下游任务进行优化。REALM中的关键创新在于它学习检索能够提升模型在特定任务（如问答或文档摘要）上性能的文档。在训练过程中，REALM同时更新检索器和生成器，确保检索过程针对生成任务进行优化。REALM的检索器被训练为识别不仅与查询相关而且有助于生成准确和连贯响应的文档。因此，REALM显著提高了生成响应的质量，特别是在需要外部知识的任务中。最近的研究表明，在某些知识密集型任务中，REALM的表现优于BM25和DPR，特别是当检索与生成紧密结合时。

RAG的核心在于检索段落的质量，但许多当前方法依赖于基于相似性的检索（Mallen等，2022）。Self-RAG（Asai等，2023b）和REPLUG（Shi等，2023）通过利用LLM来增强检索能力，实现了更自适应的检索。在初步检索后，使用交叉编码器模型对检索结果进行重新排序，通过联合编码查询和每个检索到的文档来计算相关性得分。这些模型以更高的计算开销为代价提供了更上下文感知的检索。基于学习排序（LTR）算法的逐点排序和成对排序被用来独立地（逐点）或通过比较文档对（成对）为检索到的文档分配相关性得分。RAG系统利用LLM中的自注意力来管理输入和检索文本不同部分之间的上下文和相关性。在将检索到的信息集成到生成模型中时，使用交叉注意力机制，确保在生成过程中强调最相关的信息。

2.3 RAG系统中的生成机制

在检索增强生成（RAG）系统中，生成机制通过将检索到的信息与输入查询相结合，在产生最终输出方面发挥着至关重要的作用。检索组件从外部源提取相关知识后，生成器将这些信息综合成连贯、上下文适当的响应。大型语言模型（LLM）是生成器的核心，确保生成的文本流畅、准确且与原始查询保持一致。

2.3.1 T5（文本到文本转换Transformer）

T5（文本到文本转换Transformer）（Raffel等，2020）是RAG系统中用于生成任务最常用的模型之一。T5的方法非常灵活，将每个NLP任务都构想为文本到文本的任务。这一统一框架使T5能够针对包括问答、摘要和对话生成在内的广泛任务进行微调。通过将检索与生成相结合，基于T5的RAG模型在包括Natural Questions数据集和TriviaQA数据集在内的多个基准测试中表现优于传统的生成模型，如GPT-3和BART。此外，T5处理复杂多任务学习的能力使其成为需要处理各种知识密集型任务的RAG系统的热门选择。

2.3.2 BART

由Lewis等人（2020）提出的BART（双向和自回归Transformer）是RAG系统中使用的另一种重要的生成模型。BART特别适合处理从噪声输入生成文本的任务，如摘要和开放域问答。作为去噪自编码器，BART可以重建损坏的文本序列，使其对于需要从不完整或噪声数据中生成连贯、事实性输出的任务具有鲁棒性。在RAG系统中与检索器配对时，BART通过将其与外部知识相结合来提高生成文本的事实准确性。研究表明，基于BART的RAG模型在各种知识密集型任务（包括对话生成和新闻摘要）中取得了最先进的成果。

3 跨模态的检索增强生成模型

3.1 基于文本的RAG模型

基于文本的RAG模型是最成熟且研究最广泛的类别。这些模型利用文本数据进行检索和生成任务，支持问答、摘要生成和对话代理等应用。基于文本的RAG模型以Transformer架构为基础，如BERT（Devlin等，2019）和T5（Raffel等，2020）。这些模型利用自注意力机制捕捉文本内的上下文关系，从而提高检索准确性和生成流畅性。与TF-IDF等传统稀疏方法相比，使用BERT等模型生成的稠密嵌入的稠密检索模型性能更优。稠密检索器（Karpukhin等，2020）利用稠密表示更有效地检索相关文档。近期的研究进展集中在将检索和生成整合到单个训练流程中。REALM（Guu等，2020）是此类端到端模型的示例，它联合优化检索和生成过程，从而提高整体任务性能。

3.2 基于音频的RAG模型

基于音频的RAG模型将检索增强生成的原则扩展到音频模态，支持语音识别、音频摘要生成和语音界面中的对话代理等应用。音频数据通常使用如Wav2Vec 2.0（Baevski等，2020）等预训练模型生成的嵌入来表示。这些嵌入作为检索和生成组件的输入，使模型能够有效处理音频数据。

3.3 基于视频的RAG模型

基于视频的RAG模型结合视觉和文本信息，以提高视频理解、字幕生成和检索等任务的性能。视频数据使用如I3D（Xie等，2017）或TimeSformer（Bertasius等，2021）等模型生成的嵌入来表示。这些嵌入捕捉对有效检索和生成至关重要的时间特征和空间特征。

3.4 多模态RAG模型

多模态RAG模型整合来自文本、音频、视频和图像等多种模态的数据，为检索和生成任务提供更全面的方法。如Flamingo（Alayrac等，2022）等模型将多种模态整合到统一框架中，实现文本、图像和视频的同时处理。跨模态检索技术涉及在不同模态间检索相关信息（Li等，2023）。

多模态能力增强了RAG在各种应用中的通用性和效率。“检索即生成”（Wang等，2024）通过整合文本到图像和图像到文本的检索，将检索增强生成（RAG）框架扩展到多模态应用。利用包含成对图像和文本描述的大型数据集，当用户查询与存储的文本描述匹配时，该系统可加速图像生成（“检索即生成”）。图像到文本的功能允许用户基于输入图像进行讨论。

4 该领域的最新进展

该领域取得了显著进展，本节旨在概述几篇近期重要论文的关键发现。Ravuru等人（2024）提出了一种新颖的代理式检索增强生成（RAG）框架，该框架采用分层多代理架构，其中使用较小预训练语言模型（SLM）的专业子代理被微调用于特定的时间序列任务。主代理将这些任务分配给子代理，子代理从共享知识库中检索相关提示。在这种模块化、多代理方法中，作者实现了最先进的性能，证明了在时间序列分析中，与任务特定方法相比，该方法的灵活性和有效性有所提高。Xia等人（2024）提出的RULE是一个多模态检索增强生成（RAG）框架，旨在提高医学视觉语言模型（Med-LVLM）的事实性。它通过引入校准选择策略来控制事实性风险，并开发偏好优化策略来平衡模型的内在知识与检索到的上下文，证明了其在提高Med-LVLM系统事实准确性方面的有效性。Gan等人（2024）提出的METRAG是一个多层、思维增强的检索增强生成框架，它整合了大型语言模型（LLM）监督来生成以效用为导向的思维，并结合文档相似性与效用以提高性能。它还包含一个任务自适应摘要器来生成紧凑的思维。使用这些阶段的多层思维，LLM生成了知识增强的内容，与传统方法相比，在知识密集型任务上表现出优越的性能。分散文档是检索增强微调（RAFT）（Zhang等人，2024）的关键特征之一，在该方法中，模型被训练为忽略不相关、分散注意力的文档，而是直接引用相关来源。此过程与链式思维推理风格相结合，增强了模型的推理能力。RAFT在PubMed、HotpotQA和Gorilla等特定领域的RAG任务中表现出一致的性能提升，成为LLM的后训练增强方法。Wang等人（2023）提出的FILCO是一种方法，旨在提高开放域问答和事实验证等任务中生成模型所提供上下文的质量。它解决了对检索段落过度依赖或依赖不足的问题，这可能导致生成的输出中出现幻觉等问题。该方法通过词汇和信息论方法识别有用上下文，并训练上下文过滤模型在测试期间优化检索到的上下文，从而提高上下文质量。Asai等人（2023）提出的自反思检索增强生成（Self-RAG）框架的一个关键属性是反思标记，该框架旨在通过结合检索与自我反思来提高大型语言模型（LLM）的事实准确性。与传统方法检索并融入固定数量的段落不同，Self-RAG自适应地检索相关段落，并使用反思标记来评估和精炼其回答，从而使模型能够根据任务特定需求调整其行为，并在开放域问答、推理、事实验证和长篇生成任务中表现出优越性能。RAG的智能和有效性很大程度上取决于检索的质量，对存储库的更多元数据理解将提高RAG系统的有效性。一种新型的数据中心检索增强生成（RAG）工作流程超越了传统的检索-阅读模式，采用准备-重写-检索-阅读框架，通过整合上下文相关、时间关键或特定领域的信息来增强LLM。关键创新包括生成元数据、合成问答（QA）以及为文档集群引入元知识摘要（MK Summary）（Mombaerts等人，2024）。最近的一篇论文介绍了CommunityKG-RAG（Chang等人，2024），这是一个零样本框架，它将知识图谱（KG）中的社区结构集成到检索增强生成（RAG）系统中。该方法通过利用KG中的多跳连接提高了事实核查的准确性和上下文相关性，且无需额外领域特定训练，即可超越传统方法。Sarthi等人（2024）提出的RAPTOR模型为检索增强语言模型引入了一种分层方法，解决了传统方法仅检索短、连续文本块的限制。RAPTOR通过递归嵌入、聚类和总结文本来形成摘要树，以在不同抽象级别上检索信息。实验表明，RAPTOR的性能优越，尤其是在需要复杂推理的问答任务中。当与GPT-4配对时，RAPTOR在QuALITY基准测试上的准确率提高了20%。

在检索增强生成（RAG）方面的这一进展进一步证明了RAG系统的实用性，然而，最近推出的支持长期上下文的大型语言模型（LLM）显著提高了性能。一项近期研究（Li等，2024年）比较了检索增强生成（RAG）和长上下文（LC）大型语言模型（如Gemini-1.5和GPT-4）的效率。虽然资源充足时，LC模型的性能优于RAG，但RAG的成本效益依然具有优势。为了平衡性能和成本，该论文引入了Self-Route方法。该方法基于模型自我反思动态地将查询引导至RAG或LC，优化了计算成本和性能。本研究为RAG和LC在处理长上下文任务中的最优应用提供了宝贵见解。Nguyen等，2024年，介绍了SFR-RAG，这是一个小而高效的检索增强生成（RAG）模型，旨在将外部上下文信息更好地融入大型语言模型（LLM），同时最大限度地减少幻觉现象。LA-RAG（Li等，2024年）是一种新型检索增强生成（RAG）范式，旨在增强大型语言模型（LLM）中的自动语音识别（ASR）。LA-RAG的关键优势之一是能够利用细粒度的词级语音数据存储以及语音到语音的检索机制，通过结合大型语言模型的上下文学习（ICL）来提高ASR的准确性。该研究重点关注普通话和各种汉语方言的数据集，显示出显著的准确性提升，特别是在处理历来是现有语音编码器挑战的口音变化方面。研究结果凸显了LA-RAG在推进ASR技术方面的潜力，为各种声学条件提供了更稳健的解决方案。大型语言模型（LLM）在法律和政策背景下因知识过时和幻觉现象而面临挑战。HyPA-RAG（Kalra等，2024年）是一个混合参数自适应检索增强生成系统，通过使用自适应参数调整和混合检索策略来提高准确性。在NYC Local Law 144（LL144）上的测试表明，HyPA-RAG在正确性和上下文精确度方面都有所提升，解决了法律文本的复杂性。MemoRAG（Qian等，2024年）引入了一种新型检索增强生成（RAG）范式，旨在克服传统RAG系统在处理模糊或无结构知识方面的局限性。MemoRAG的双系统架构利用轻量级长距离LLM生成草稿答案并指导检索工具，而更强大的LLM则完善最终输出。这一框架优化了更好的线索和内存容量，在复杂和直接的任务中都显著优于传统RAG模型。NLLB-E5（Acharya等，2024年）引入了一个可扩展的多语言检索模型，旨在解决支持多种语言（特别是低资源语言如印度语系语言）所面临的挑战。通过利用NLLB编码器和E5多语言检索器的蒸馏方法，NLLB-E5实现了跨语言的零样本检索，无需多语言训练数据。在Hindi-BEIR等基准上的评估展示了其稳健的性能，凸显了特定任务的挑战，并推动了全球包容性的多语言信息访问。

5 检索增强生成（RAG）的当前挑战和局限性：

本节旨在考虑当前系统格局，突出检索增强生成（RAG）的当前挑战和局限性，这将为该领域未来的研究方向奠定基础。

可扩展性和效率：RAG模型的主要挑战之一是可扩展性。由于检索组件依赖于外部数据库，处理庞大且动态增长的数据集需要高效的检索算法。高昂的计算成本和内存需求也使得在实时或资源受限环境中部署RAG模型变得困难（Shi等，2023年），（Asai等，2023b年）。

检索质量和相关性：确保检索文档的质量和相关性仍然是一个重大问题。检索模型有时会返回不相关或过时的信息，这会对生成输出的准确性产生负面影响。提高检索精度，特别是对于长文本内容生成，仍然是活跃的研究领域（Mallen等，2022年），（Shi等，2023年）。

偏见和公平性：与其他机器学习模型类似，RAG系统可能因检索数据集中存在的偏见而表现出偏见。基于检索的模型可能会放大检索知识中的有害偏见，从而在生成过程中产生偏见输出。为检索和生成同时开发偏见缓解技术是一项持续的挑战。

连贯性：RAG模型在将检索到的知识融入连贯、上下文相关的文本方面经常遇到困难。检索段落与生成模型输出之间的对齐并不总是无缝的，这会导致最终响应中出现不一致或事实幻觉（Ji等，2022年）。
可解释性和透明度：与许多人工智能系统一样，检索增强生成（RAG）模型通常被视为黑箱，在检索如何影响生成方面的透明度有限。提高这些模型的可解释性对于建立信任至关重要，尤其是在关键应用领域中（Roller等人，2020）。

6 检索增强生成（RAG）的未来研究方向

检索增强生成（RAG）通过将检索和生成机制相结合，在自然语言处理及相关领域取得了重大进展。本节探讨了未来研究的关键领域，强调了RAG系统创新和改进的潜力。

6.1 增强多模态融合

在RAG模型中整合文本、图像、音频和视频数据仍是一个不断发展的挑战。未来的研究应重点改进多模态融合技术，以实现不同类型数据之间的无缝交互。这包括开发跨模态对齐和合成信息的先进方法。近期的工作（Chen等人，2022），（Yasunaga等人，2022），（Zhu等人，2024）已经探索了多模态学习，但需要进一步创新来提高多模态输出的连贯性和上下文相关性。跨模态检索的研究旨在提高RAG系统跨不同模态检索相关信息的能力。例如，将基于文本的查询与图像或视频内容检索相结合，可以增强视觉问答和多媒体搜索等应用。这是RAG相关研究的另一个未来探索方向。

6.2 规模和效率

随着RAG模型在越来越大规模的应用中部署，可扩展性成为一个关键问题。研究应专注于开发方法，以高效地扩展检索和生成过程，同时不损害性能。分布式计算和高效索引方法等技术对于处理大型数据集至关重要。提高RAG模型的效率涉及优化检索和生成组件，以减少计算资源和延迟。

6.3 个性化和适应性

未来的RAG模型应侧重于个性化检索过程，以满足单个用户的偏好和上下文。这涉及开发根据用户历史、行为和偏好调整检索策略的技术。通过更深入地理解查询（Gupta等人，2024）和文档库的上下文和情感，增强RAG模型的上下文适应性，对于提高生成响应的相关性至关重要。研究应探索根据不断变化的交互上下文动态调整检索和生成过程的方法。这包括将用户反馈和上下文线索纳入RAG流程。

6.4 道德和隐私考量

解决一般和RAG模型特有的偏见（Shrestha等人，2024），（Gupta等人，2024）是未来研究的关键领域。随着RAG系统在各种应用中部署，确保检索和生成内容的公平性和减少偏见至关重要。未来的RAG研究应侧重于隐私保护技术，以在检索和生成过程中保护敏感信息。这包括开发安全数据处理和隐私感知检索策略的方法。模型的可解释性也是当前研究中改进RAG需要关注的重点领域。

6.5 跨语言和低资源语言

将RAG技术扩展到支持多种语言（Chirkova等人，2024），特别是低资源语言，是一个有前景的方向。未来的研究应旨在提高跨语言检索和生成能力，以在不同语言中提供准确且相关的结果。增强RAG模型以有效支持低资源语言，涉及开发在有限训练数据下检索和生成内容的方法。研究应重点关注迁移学习和数据增强技术，以提高在低代表性语言中的性能。

6.6 高级检索机制

未来的RAG（检索增强生成）研究应探索能够适应查询模式和内容需求变化的动态检索机制。这包括开发能够根据新信息和不断变化的用户需求动态更新其检索策略的模型。研究混合检索方法，将密集检索和稀疏检索等各种检索策略结合起来，可以提高RAG系统的有效性。研究应探索如何整合不同的检索方法，以实现各种任务的最佳性能。

6.7 与新兴技术的集成

将RAG模型与脑机接口（BCI）集成，可能会在人机交互和辅助技术方面带来全新的应用。研究应探索RAG系统如何利用BCI数据来提升用户体验并生成情境感知响应。将RAG与增强现实（AR）和虚拟现实（VR）技术集成，为创造沉浸式交互体验提供了机会。未来的研究应调查如何利用RAG模型通过提供与情境相关的信息和交互来增强AR和VR应用。

7 结论

检索增强生成（RAG）经历了显著的发展，大量研究致力于提高检索有效性和增强连贯生成，以最大限度地减少幻觉现象。从早期的迭代到最近的进展，RAG在将外部知识融入大型语言模型（LLM）方面发挥了关键作用，从而提高了准确性和可靠性。特别是，最近的领域特定工作展示了RAG在法律、医疗和低资源语言应用等专门领域的潜力，凸显了其适应性和应用范围。然而，尽管取得了这些进展，本文仍指出了尚未解决的明显差距。诸如整合模糊或非结构化信息、有效处理领域特定上下文以及复杂检索任务的高计算开销等挑战依然存在。这些局限性限制了RAG系统在多样化和动态化的现实环境中的广泛应用。本文概述的未来研究方向——从改进检索机制到增强上下文管理，再到确保可扩展性——将作为该领域下一阶段创新的关键指南。通过解决这些差距，下一代RAG模型有望推动更可靠、高效和领域自适应的大型语言模型系统，进一步拓展检索增强人工智能应用的可能性边界。