RAG-SFR – 一款侧重于上下文理解与检索加强生成的语义模型

SFR-RAG指的是什么？

Salesforce AI Research开发了名为SFR-RAG的大规模语言模型，旨在增强机器在文本理解与生成方面的效能。该模型尤为注重精准把握语境，并在其检索增广生成功能上进行了优化处理。尽管SFR-RAG拥有90亿参数，在体量上较为紧凑，但它在特定任务中的表现却优于包括Command-R+ (104B)和GPT-4o在内的更大规模同类产品。此模型能够妥善应对信息不足或相互矛盾的复杂情境，并进行复杂的多步推理，同时可靠地产生引文。此外，SFR-RAG具备调用函数的能力，使其可以动态与外部工具交互并检索出高质量的相关信息。

SFR-RAG的核心作用

• 理解文本的前后关联性解析并掌握给定的背景资料，创作出精确且契合的文档。
• 提升搜索驱动的创作过程利用外部数据资源，并通过查找相关的文件来提升生成内容的准确度。
• 减少幻觉效果旨在降低产生不符合实际或纯属虚构信息的可能性。
• 跨层推断完成复杂推理工作，结合多种情境数据以得出结论。
• 可信引述在创建文本的过程中，确保给出精确的出处参考。
• 调用函数整合函数调用机制，通过与外界软件互动来获取优质的背景资料。

SFR-RAG的运作机制

• 修改命令SFR-RAG 经过指令微调来优化其训练过程，着重于增强上下文创作能力并减少不实信息的产生。
• 对话范本采用新型对话框架，增设了“思考”与“观察”两个角色元素，旨在优化模型的内在逻辑分析及外在数据搜索能力。
• 搜索组件整合：携手知识搜索工具，在海量文件里寻找和用户提问最为契合的内容。
• 多元模式的学习方法借助多模态学习技术，该模型能够解析并掌握多样化的信息源数据。
• 倾向性学习通过应用偏好学习（preference learning）的技术来优化模型，以更准确地模拟人对信息进行评价与挑选的过程。

SFR-RAG项目的网址

• 官方网站建设项目https://researchsalesforce.blog/post/sfr-rag-update
• Git存储库：访问此链接以查看Salesforce人工智能研究团队的SFR-RAG项目 – https://github.com/SalesforceAIResearch/SFR-RAG
• arXiv科技文章在学术论文数据库中可以找到编号为2409.09916的文档，该链接指向了一篇上传至arXiv服务器的研究报告。

SFR-RAG技术的使用场合

• 客户支持作为一名对话助手，通过精准理解并回应用户的需求来增强用户的满足感和体验。
• 答疑解惑在诸如TriviaQA和HotpotQA之类的问答系统里，能够给出依赖于复杂背景信息的详尽答案。
• 内容制作协助创作文档、分析报告及市场推广文案，保证信息的精确与贴切。
• 教育培训作为教育支持工具，它能够给出定制化的学习提议与详细解题分析。
• 市场分析解析市场数据与发展趋势，编制依托于最新开源情报的报告。
• 法律顾问服务：根据法律文件和案例提供咨询服务，协助解析法律规定。
• 健康咨询服务帮助医生与病人清晰理解复杂医学资料，并根据最新的科研成果提出建议。