RAG方向的论文
时间: 2025-03-30 19:04:24 浏览: 41
### RAG 检索增强生成的相关学术研究
RAG(检索增强生成)是一种结合了信息检索和自然语言生成的技术架构,其核心在于通过有效的链接机制促进检索模块与生成模块之间的协作[^1]。这一技术不仅能够提升信息检索系统的准确性,还能够在知识图谱填充等领域发挥重要作用[^2]。
最新的研究表明,RAG 已经成为多个领域的重要工具之一。例如,在医疗健康领域,研究人员提出了基于医学知识库的 RAG 方法,该方法可以通过高效的知识检索显著提高诊断建议的质量[^5]。此外,GraphRAG 是一种扩展版本的 RAG 技术,它引入了知识图谱作为中间层,进一步增强了模型的理解能力以及上下文感知能力[^3]。
对于希望快速实现 RAG 应用的研究者来说,《使用 Langflow 和 Streamlit 构建基于 RAG 的对话式聊天机器人》提供了一种低门槛的方法论指导[^4]。尽管这是一份实践指南而非严格意义上的学术论文,但它展示了如何将理论转化为实际应用的过程。
以下是部分可能感兴趣的最新研究成果方向:
- **跨模态检索增强生成**:探索图像、视频等多种媒体形式下的联合表示学习及其在生成任务中的作用。
- **动态更新知识库支持下的持续学习框架设计**:解决传统静态训练模式下难以适应新数据到来的问题。
- **隐私保护条件下的分布式协同推理算法开发**:满足日益增长的数据安全需求的同时保持高性能表现。
```python
# 示例代码展示简单的向量数据库查询逻辑
from langchain.vectorstores import FAISS
from langchain.embeddings.openai import OpenAIEmbeddings
embeddings = OpenAIEmbeddings()
vectorstore = FAISS.from_texts(["hello world"], embeddings)
query_result = vectorstore.similarity_search("hi there", k=1)
print(query_result)
```
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