Awesome-LLM-RAG学习资料汇总 - LLM检索增强生成技术资源大全

检索增强生成(Retrieval Augmented Generation, RAG)是一种结合信息检索和语言生成的技术,可以显著提升大型语言模型(LLM)的知识处理能力。本文整理了GitHub上Awesome-LLM-RAG项目的主要内容,为研究人员和开发者提供了丰富的RAG学习资料。

项目概述

Awesome-LLM-RAG项目旨在收集RAG在LLM中应用的高级论文。该项目鼓励研究人员通过Pull Request来更新自己的论文信息,促进RAG技术的交流与发展。

主要内容

该项目包含以下几个主要部分:

1. 资源

收集了与RAG相关的研讨会和教程资料,包括:

• 个性化生成式AI研讨会(CIKM 2023)
• 推荐系统中的生成模型研讨会(CIKM 2023)
• 生成式信息检索研讨会(SIGIR 2023)
• 基于检索的语言模型及应用教程(ACL 2023)

2. 相关论文

按照不同主题收集了RAG相关的论文:

• 综述与基准
• 增强型LLM
• RAG指令微调
• RAG上下文学习
• RAG嵌入
• RAG模拟器
• RAG搜索
• RAG长文本与记忆
• RAG评估
• RAG优化
• RAG应用

3. 重要论文介绍

介绍了一些重要的RAG相关论文,例如:

• Chain-of-Note:增强检索增强语言模型的鲁棒性
• REST:基于检索的推测性解码
• Self-RAG:通过自反思学习检索、生成和评判
• DSPy:将声明式语言模型调用编译为自我改进的管道

学习建议

1. 先阅读综述论文,了解RAG技术的整体发展。

2. 根据自己的研究方向,选择相关主题的论文深入阅读。

3. 关注最新的研讨会和教程资料,了解RAG的前沿进展。

4. 尝试复现一些开源的RAG模型,如RegaVAE、HippoRAG等。

5. 参与到项目中来,贡献自己的研究成果。

结语

Awesome-LLM-RAG项目为RAG技术的学习和研究提供了丰富的资源。随着RAG在AI领域的广泛应用,该项目将继续更新,为研究人员和开发者提供最新、最全面的RAG学习材料。

希望本文的整理能够帮助大家更好地了解和利用这个优秀的资源库。如果您对RAG技术感兴趣,不妨深入探索Awesome-LLM-RAG项目,相信会有更多的收获!