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RQ-RAG: Learning to Refine Queries for Retrieval Augmented Generation https://arxiv.org/abs/2404.00610 亮点: 模型够动态地优化搜索查询,包括重写、分解和消除歧义。 思路方法:
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2024-09-05
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https://arxiv.org/abs/2406.12430 目的 解决LLMs应用于需要复杂数据分析的决策制定问题。 主要贡献: 将
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2024-09-05
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RAG评价框架——RAGchecker
https://arxiv.org/pdf/2408.08067 介绍 RAGCHECKER,一个细粒度的评价框架,它采用了一套诊断指标的retriver和genertaor模块。Meta评价结果表明,RAGCHECKER与人类判断的相关性显著优于其他评价指标。使用RAGARKER,我们评估了8个R
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2024-09-05
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科学上网,但仍无法从huggingface上下载模型,解决。
2024-11-13 21:45:00
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