大模型加rag做特定领域的问答作为硕士毕设怎么样？
2024-11-19 阅读 10
更新于 2024年11月22日
单纯做完一个包含了某领域的问答，包括使用了RAG，就是简单的完全用现有技术攒一个的过程，只能算是自己一个大练习、据此明白了一些事情而已，没有自己的研究、没有创新，似乎太单薄了的，当然看你们学校是否也能够清晰这点、对原创有多高的要求了。
而如果深入了解一下RAG，不仅去用，还去质疑它的理论基础，例如它和LLM有怎样的互动、怎样互补，其实你也就必须深入了解LLM的部分原理了。然后外部建模过程中，包含了这种“鼓励”二者互补的部分，再看看实验效果，也许就好很多了。也并非大力改进RAG，而是有些理解基础上的小改善，就不错了。
或者面对“不同”领域问答时RAG为什么会有不同效果的分析？
仅仅做出来肯定是不能作为硕士毕设的，更像一个本科的要求。硕士毕设至少还是要有一些方法上的研究和创新的。
首先，大模型加 RAG 的结合，本质上是“检索+生成”的模式，但这并不是一个终点，而是一个起点。你可以尝试从理论层面去挖掘，比如探讨 RAG 的局限性：为什么它在不同领域的问答效果会有差异？这种差异是否来源于检索阶段的噪声数据、模型理解的偏差，还是生成阶段的知识迁移问题？进一步地，你可以设计一些实验，去验证并分析这些问题的根源。
例如，可以从领域语料的结构化程度、语义复杂度、知识嵌套深度等角度，构建一个理论框架，解释为什么 RAG 在不同领域表现不同。这种理论层面的思考，能够显著提升你的研究深度，也为后续改进模型提供了依据。
其次，方法上的创新也很关键。简单调用现成的 RAG 框架未免太过“工具化”。你可以试着在以下几个方向上做些突破：
改进检索模块：传统的 RAG 依赖于向量数据库和语义搜索，但检索结果的准确性直接影响生成的质量。是否可以引入动态加权机制，或结合领域特定的知识图谱，提高检索的精准性？优化生成阶段：大模型生成的回答有时会“自信满满地胡说八道”。是否可以在生成过程中加入领域约束条件，或者结合提示工程（Prompt Engineering），让回答更加严谨？构建新型交互模式：目前 RAG 主要是单向问答，用户提问，模型回答。是否可以设计一种更具对话性的交互，让用户在多轮对话中不断引导模型完善回答？这不仅提升了实用性，也增加了研究的趣味性。最后，还可以考虑多学科交叉的创新。例如，将 RAG 应用于教育领域，帮助学生进行专业领域知识的学习，但同时结合心理学理论，分析用户对回答质量的满意度，或研究模型输出对用户学习效果的影响。这种跨领域的尝试，不仅让你的项目更具吸引力，也能体现出你的学术视野和创新能力。
以大模型结合 RAG（检索增强生成）技术构建特定领域问答系统作为硕士毕业设计选题，颇具价值与潜力。
