TelecomRAG: Taming Telecom Standards with Retrieval Augmented Generation and LLMs

大型语言模型（LLMs）具有改变电信行业的巨大潜力。它们可以帮助专业人士理解复杂的标准，生成代码并加速开发。然而，传统的LLMs在电信工作中所需的精度和源验证方面存在困难。为了解决这个问题，需要专门针对电信标准的LLM解决方案。检索增强生成（RAG）提供了一种创建准确、基于事实的答案的方法。本文提出了TelecomRAG框架，用于提供准确、详细和可验证的响应的电信标准助手。我们的实现使用从3GPP Release 16和Release 18规范文档构建的知识库，展示了这个助手如何超越通用LLMs，提供更高的准确性、技术深度和可验证性，从而为电信领域带来重要价值。

本论文旨在解决传统大型语言模型在电信领域应用中精度和源验证方面的问题，提出了一种基于检索增强生成（RAG）的TelecomRAG框架，为电信行业提供准确、详细和可验证的答案。

TelecomRAG框架利用3GPP Release 16和Release 18规范文档构建的知识库，通过检索增强生成技术，提供精确、基于事实的答案，超越了通用的大型语言模型在电信领域的应用，具有更高的准确性、技术深度和可验证性。

TelecomRAG框架在实验中表现出了优异的性能，能够提供准确、详细、可验证的答案。该框架的应用能够帮助电信行业专业人员理解复杂的标准、生成代码、加速开发。本论文提出的TelecomRAG框架为电信领域提供了重要的价值。

最近的相关研究包括使用大型语言模型解决特定领域问题的研究，如医学和法律。其中一些论文包括：“Pre-training Transformers as Energy-Based Cloze Models for Medical Language Understanding”和“Legal Judgment Prediction via Topological Learning and Neural Networks”。