为什么你的LLMs玩不转外部知识？RAG分类学助你诊断！

主要观点总结

本文介绍了微软亚洲研究院的研究员们在大语言模型应用开发中提出的基于查询需求分层的RAG任务分类法。该方法针对大模型在不同认知处理阶段所面临的难点和定制化的解决手段，从显性事实、隐性事实、可解释的推理、隐式推理四个层级展开研究，帮助大模型更好地整合专业领域知识，并在特定领域中发挥最前沿的能力。

关键观点总结

关键观点1: 大语言模型的应用价值及挑战

大语言模型在教育、医疗、金融等多领域的应用展现出其不可忽视的价值。然而，如何结合外部数据提升模型处理专业领域问题的可靠性，是目前面临的一个挑战。

关键观点2: 微软亚洲研究院的RAG任务分类法

微软亚洲研究院的研究员们提出了一种基于查询需求分层的RAG任务分类法，直指大模型在不同认知处理阶段所面临的难点和定制化的解决手段。该方法有助于大模型更好地整合专业领域知识，保证其在特定领域中的应用效果。

关键观点3: RAG任务分类法的四个层级

RAG任务分类法分为显性事实、隐性事实、可解释的推理、隐式推理四个层级，每个层级都有不同的挑战和解决方案。

关键观点4: 数据增强型LLMs的挑战与解决方案

在实际应用中，数据增强型LLMs面临着诸多挑战，如构建数据管道、准确捕捉用户查询的真实意图、充分挖掘LLMs的潜力以实现复杂的智能推理等。微软亚洲研究院的研究员们通过深入了解实际需求，提出了一种“RAG任务分类法”，并提供了针对各层级的定制化解决方案。

关键观点5: RAG任务分类法的实际应用

微软亚洲研究院和上海市精神卫生中心的联合研究中，开发了个体化认知训练框架“忆我”（ReMe），该工具的设计结合了RAG等技术，使多模态大模型更好地整合了相关领域的专业知识。

免责声明