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)，其中讨论了如何为结构化输出任务部署高效的 RAG 系统。

"RAG Hallucination"

该 RAG 系统结合了一个小型语言模型和一个非常小的检索器。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。

该论文涵盖了将自然语言需求转化为工作流（JSON 格式）这一非常有用的企业应用。这项任务可以带来巨大的生产力提升，但仍有许多优化空间（例如，使用推测解码或使用 YAML 代替 JSON）。

这篇论文为如何在实际世界中有效开发 RAG 系统提供了一些很棒的见解和实用技巧。