Searching for Best Practices in Retrieval-Augmented Generation

检索增强生成（RAG）技术已被证明在整合最新信息、减轻幻觉和增强响应质量方面特别在专业领域中非常有效。虽然许多RAG方法已被提出来通过依赖查询的检索来增强大型语言模型，但这些方法仍然存在复杂的实现和长时间的响应时间的问题。通常，RAG工作流涉及多个处理步骤，每个步骤都可以以不同的方式执行。在这里，我们调查现有的RAG方法及其潜在的组合，以确定最佳的RAG实践。通过广泛的实验，我们提出了几种平衡性能和效率的RAG部署策略。此外，我们证明了多模态检索技术可以显著增强关于视觉输入的问答能力，并通过“检索作为生成”策略加速多模态内容的生成。

本论文的问题是探讨如何通过检索增强生成（RAG）技术来提高大型语言模型的性能和效率，尤其是在特定领域的应用。论文试图解决复杂的实现和长时间响应的问题。

本论文提出了一种检索增强生成的方法，通过多个处理步骤的组合来实现最佳实践。此外，论文还探讨了多模态检索技术如何提高视觉输入的问答能力，并加速使用“检索即生成”策略生成多模态内容。

本论文的亮点包括通过实验验证了多种检索增强生成方法的性能和效率，提出了使用多模态检索技术进行问答和生成的策略，并探讨了如何使用“检索即生成”策略加速生成多模态内容。

在相关研究方面，最近的研究包括使用检索增强生成技术来提高问答系统的性能，以及使用多模态技术来提高视觉问答的性能。相关论文包括《Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive Question Answering》和《Visual Question Answering: A Survey of Methods and Datasets》等。