通过RAG减少结构化输出中的幻觉

ServiceNow的研究人员分享了一篇新论文（在新标签页中打开），他们在其中讨论了如何为结构化输出任务部署一个高效的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。它表明，RAG可以在资源有限的环境中部署强大的LLM驱动系统，同时缓解幻觉等问题，并提高输出的可靠性。

本文涵盖了将自然语言需求转换为工作流（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，使用推测解码或使用YAML代替JSON）。

该论文提供了一些关于如何有效开发现实世界中的RAG系统的深刻见解和实用技巧。