通过 RAG 减少结构化输出中的虚构现象

研究人员在 ServiceNow 公司分享了一篇新论文，讨论了如何部署用于结构化输出任务的高效 RAG 系统。

RAG 系统将一个小型语言模型与一个非常小的检索器结合起来。研究表明，RAG 能够在资源有限的情况下部署强大的 LLM 动力系统，同时减轻虚构问题，提高输出的可靠性。

论文涵盖了将自然语言需求翻译成工作流程（以 JSON 格式）的非常有用的企业应用。这项任务可以带来很多生产力，但还有很多优化可以进一步实现（例如，使用推测解码或者使用 YAML 而不是 JSON）。

论文提供了一些关于如何有效地开发适用于现实世界的 RAG 系统的深刻见解和实用建议。