Seven Failure Points When Engineering a Retrieval Augmented Generation System

软件工程师越来越多地使用检索增强生成（RAG）策略，将语义搜索功能添加到应用程序中。RAG系统涉及查找与查询语义匹配的文档，然后将文档传递给大型语言模型（LLM），例如ChatGPT，使用LLM提取正确的答案。 RAG系统旨在：a）减少LLM产生虚假响应的问题，b）将来源/参考链接到生成的响应，以及c）消除使用元数据注释文档的需要。然而，RAG系统存在信息检索系统固有的限制和对LLM的依赖性的局限性。在本文中，我们从研究、教育和生物医学三个不同领域的三个案例研究中提出了RAG系统的故障点的经验报告。我们分享了所学到的教训，并提出了7个在设计RAG系统时需要考虑的故障点。我们的工作得出的两个关键结论是：1）只有在操作期间才能验证RAG系统的可行性，2）RAG系统的健壮性是演化而非一开始就设计好的。最后，我们总结了软件工程界关于RAG系统的潜在研究方向。

RAG系统的失效点和解决方法研究

本文通过三个案例研究，总结出RAG系统的7个失效点，并提出解决方法。其中两个关键点是：只有在操作过程中才能验证RAG系统的有效性，RAG系统的健壮性是逐步形成而非一开始就设计好的。

本文通过三个案例研究，探讨了RAG系统的失效点和解决方法，提出了7个失效点，并给出了解决方法。实验设计详细，使用了三个不同领域的数据集。文章总结了RAG系统的优点和局限性，并提出了未来研究方向。

最近的相关研究主要是关于RAG系统的改进和应用，例如“Improving Retrieval-Augmented Generation with Multi-Step Retrieval and Weak Supervision”和“RAG-based Question Answering for Knowledge Base Completion”。