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基于检索增强技术的自然语言处理生成方法：综述
《ARTIFICIAL INTELLIGENCE REVIEW》：Retrieval-augmented generation for natural language processing: a survey
【字体： 大 中 小 】 时间：2026年06月02日 来源：ARTIFICIAL INTELLIGENCE REVIEW 13.9
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摘要大型语言模型（LLMs）在各个领域都展现了出色的实证性能，这得益于它们庞大的参数量，这些参数能够存储大量知识。然而，LLMs仍然存在一些关键问题，例如幻觉现象、知识更新困难以及缺乏领域特定专长。检索增强生成（RAG）技术的出现解决了这些问题，该技术通过利用外部知识库来增强LL
大型语言模型（LLMs）在各个领域都展现了出色的实证性能，这得益于它们庞大的参数量，这些参数能够存储大量知识。然而，LLMs仍然存在一些关键问题，例如幻觉现象、知识更新困难以及缺乏领域特定专长。检索增强生成（RAG）技术的出现解决了这些问题，该技术通过利用外部知识库来增强LLMs的能力。本文对自然语言处理（NLP）中的RAG技术进行了系统综述，重点关注检索器和检索融合方法。我们提出了一种新的检索融合分类体系，包括基于查询的融合、基于logits的融合、潜在融合和参数融合，并从可访问性、效率和用例等方面对它们进行了结构化的比较。文章进一步探讨了RAG技术在多种NLP任务中的应用，讨论了评估方法和基准测试的局限性，并分析了有无知识库更新时的训练范式。最后，我们探讨了实际部署中的考虑因素，并指出了新兴挑战和未来发展方向，包括安全性、效率以及基于图的检索技术。
大型语言模型（LLMs）在各个领域都展现了出色的实证性能，这得益于它们庞大的参数量，这些参数能够存储大量知识。然而，LLMs仍然存在一些关键问题，例如幻觉现象、知识更新困难以及缺乏领域特定专长。检索增强生成（RAG）技术的出现解决了这些问题，该技术通过利用外部知识库来增强LLMs的能力。本文对自然语言处理（NLP）中的RAG技术进行了系统综述，重点关注检索器和检索融合方法。我们提出了一种新的检索融合分类体系，包括基于查询的融合、基于logits的融合、潜在融合和参数融合，并从可访问性、效率和用例等方面对它们进行了结构化的比较。文章进一步探讨了RAG技术在多种NLP任务中的应用，讨论了评估方法和基准测试的局限性，并分析了有无知识库更新时的训练范式。最后，我们探讨了实际部署中的考虑因素，并指出了新兴挑战和未来发展方向，包括安全性、效率以及基于图的检索技术。
