GPTDAOCN-e/acc on Nostr: RAG（数据增强）LLM应用中的查询技术全景图解！ ...

RAG（数据增强）LLM应用中的查询技术全景图解！

这张图表总结了在数据增强大语言模型（LLM）应用中，不同查询级别所采用的主要技术。具体解读如下：

1. 查询级别：
- Level 0：基础大语言模型（Bare LLM）。
- Level 1 ~ 2（Facts）：包括显性事实和隐性事实。
- Level 3 ~ 4（Rationales）：包括可解释的推理和隐藏的推理。

2. 主要技术：
- Bare LLM：不使用任何增强技术的基础大语言模型。
- Explicit Facts（显性事实）：使用明示的数据和信息进行回答，例如RAG（Retrieval-Augmented Generation）。
- Implicit Facts（隐性事实）：通过迭代RAG或基于图/树结构的RAG来获取隐性信息。
- Interpretable Rationales（可解释的推理）：通过提示调优（Prompt Tuning）和链式思维提示（Chain-of-Thoughts Prompting）来获得可解释的推理。
- Hidden Rationales（隐藏的推理）：使用离线学习、上下文学习和模型微调来实现复杂且难以解释的推理。

这些技术根据不同的查询需求，提供了从简单事实到复杂推理的一系列解决方案，帮助提升大语言模型在各种应用场景中的表现。