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Cet article analyse les avantages et les inconvénients de la génération augmentée par récupération (RAG) et des approches basées sur le raisonnement pur. Il présente les cadres de raisonnement amélioré par le raisonnement, le raisonnement amélioré par le RAG et le raisonnement synergique par le RAG qui les intègrent. Le RAG améliore la véracité du LLM en exploitant les connaissances externes, mais il est vulnérable au raisonnement en plusieurs étapes, et les méthodes de raisonnement pur sont sujettes aux hallucinations ou aux distorsions des faits. Cet article décrit comment le raisonnement avancé optimise chaque étape du RAG, comment les différents types de connaissances récupérées fournissent des prémisses et élargissent le contexte du raisonnement complexe, et le cadre de raisonnement synergique par le RAG qui parallélise itérativement la récupération et le raisonnement pour atteindre des performances de pointe. Enfin, nous catégorisons la méthodologie, les ensembles de données et les tâches ouvertes, et suggérons des pistes de recherche pour des systèmes de raisonnement par le RAG plus efficaces, multimodaux, fiables et centrés sur l'humain. Des ressources connexes sont disponibles sur Github.
Takeaways, Limitations
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Takeaways:
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Présentation d'un cadre intégré pour surmonter les limites des méthodes RAG et d'inférence pure
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Présentation des cadres RAG amélioré par le raisonnement, RAG amélioré par le raisonnement et RAG synergisé par le raisonnement
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Organiser diverses méthodologies, ensembles de données et tâches ouvertes pour suggérer des orientations de recherche futures.
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Proposer des orientations de recherche pour développer un système de raisonnement RAG efficace, multimodal, fiable et centré sur l'humain
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Des documents de recherche connexes sont disponibles sur Github
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Limitations:
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Manque de résultats expérimentaux concrets sur les performances et l’efficacité réelles du cadre proposé (l’article se concentre sur l’introduction du cadre).
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Manque d’analyse comparative des différents systèmes de raisonnement RAG, entraînant l’absence de lignes directrices claires sur les avantages et les inconvénients de chaque système et des situations applicables.
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Manque de solutions techniques concrètes pour des systèmes « plus efficaces, multimodaux, fiables et centrés sur l’humain »
