文章摘要：同济大学Haofen Wang的报告《Retrieval-Augmented Generation (RAG): Paradigms, Technologies, and Trends》介绍了大语言模型的局限性、RAG的应用及其优化方法，以及RAG的发展趋势和挑战。报告强调了RAG在提高大模型性能、扩展应用场景和优化数据索引等方面的重要性。

关键词：大语言模型、RAG、检索增强生成、优化方法、发展趋势、挑战、多模态、生态发展

可能相关的关键词：自然语言处理、人工智能、机器学习、文本生成、知识图谱、文本嵌入、召回率、微调、模块化设计、应用场景、数据索引、结构化语料库、查询优化、迭代召回、有效性评价、工业应用

头脑风暴内容想法：

1. 如何利用RAG技术优化大语言模型在特定领域（如医疗、法律等）的性能？
2. 如何将RAG与知识图谱相结合，以提高信息检索的准确性和效率？
3. 如何解决RAG在处理多模态数据（如图像、音频等）时面临的挑战？
4. 如何设计一种高效的RAG框架，以实现对不同语言模型的通用优化？
5. 如何评估RAG技术的实际应用效果，以及如何收集和改进反馈机制以提高其性能？

常见问题解答列表：

1. 什么是RAG技术？
- RAG（Retrieval-Augmented Generation）技术是一种辅助大语言模型回答问题的方法，通过检索相关信息来增强模型的生成能力。

2. RAG技术在哪些领域有应用前景？
- RAG技术在多个领域都有应用前景，如智能客服、文本创作、教育辅导等。通过引入相关信息，RAG技术可以提高模型的回答质量和准确性。

3. 如何优化RAG技术的性能？
- 优化RAG技术的性能可以从多个方面入手，包括优化数据索引、提高召回率、利用知识图谱等。此外，还可以结合微调等方法进一步提高模型的性能。