在人工智能领域，大型语言模型（LLM）与外部数据的结合展现出了惊人的能力，能够高效完成各类实际任务。其中，检索增强生成（RAG）和微调等技术备受关注，应用范围日益广泛。然而，如何在不同专业领域有效部署数据增强型LLM，仍然面临诸多挑战。这些挑战包括：如何准确检索相关数据、如何精准理解用户意图，以及如何充分利用LLM的推理能力应对复杂任务。
需要明确的是，对于数据增强型LLM的应用，并不存在一种放之四海而皆准的解决方案。在实际应用中，性能不佳往往源于未能准确识别任务的核心焦点，或者任务本身需要多种能力的融合，而这些能力需要被拆解以获得更好的解决方案。
为了帮助读者深入理解并分解构建LLM应用的数据需求和关键瓶颈，一篇名为《Retrieval Augmented Generation (RAG) and Beyond: A Comprehensive Survey on How to Make your LLMs use External Data More Wisely》的综述文章提出了一种RAG任务分类方法。该方法将用户查询分为四个级别，根据所需的外部数据类型和任务的主要焦点进行分类：显式事实查询、隐式事实查询、可解释推理查询和隐藏推理查询。文章详细定义了这些查询级别，提供了相关数据集，并总结了应对这些挑战的关键问题和最有效技术。
此外，文章还探讨了将外部数据集成到LLM中的三种主要形式：上下文、小型模型和微调。每种形式都有其独特的优势、局限性以及适合解决的问题类型。通过全面分析这些方法，文章旨在为读者提供解决不同挑战的方案，并作为系统开发此类应用的指南。
从积极的角度来看，这篇综述文章为LLM与外部数据的融合提供了宝贵的见解和实用的指导。它不仅帮助我们理解了不同类型查询的特点和需求，还为我们提供了应对这些挑战的有效方法。通过深入研究这些方法，我们可以更好地利用LLM的潜力，为各种实际问题提供更准确、可解释和可靠的解决方案。
然而，我们也必须认识到，将外部数据与LLM相结合并非易事。每个任务都有其独特的需求和挑战，需要根据具体情况选择合适的方法和技术。此外，随着技术的发展和应用的深入，新的挑战和问题也会不断涌现。因此，我们需要保持开放的心态，不断学习和探索，以应对未来的挑战。
