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“RAG”
Papers · 22 个结果
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RAGAS: Automated Evaluation of Retrieval Augmented Generation
Shahul Es, Jithin James · 2023
提出 RAGAS，自动评测检索增强生成流水线质量。
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CRAG: Comprehensive RAG Benchmark
Xiao Yang, Kai Sun · 2024
提出覆盖多领域的综合 RAG 评测基准 CRAG。
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From Local to Global: A Graph RAG Approach to Query-Focused Summarization
Darren Edge, Ha Trinh · 2024
提出 GraphRAG，用知识图谱与社区摘要支持查询聚焦总结。
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RankRAG: Unifying Context Ranking with Retrieval-Augmented Generation in LLMs
Yue Yu, Wei Ping · 2024
将上下文排序与生成统一到同一 LLM 框架中改进 RAG。
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Adaptive-RAG: Learning to Adapt Retrieval-Augmented Large Language Models through Question Complexity
Soyeong Jeong, Jinheon Baek · NAACL 2024
按问题复杂度自适应选择检索策略，平衡效果与开销。
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LongRAG: Enhancing Retrieval-Augmented Generation with Long-context LLMs
Ziyan Jiang, Xueguang Ma · 2024
利用长上下文模型扩大检索单元，简化多跳问答中的检索负担。
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Self-RAG: Learning to Retrieve, Generate, and Critique through Self-Reflection
Akari Asai, Zeqiu Wu · ICLR 2024
让模型通过自我反思决定何时检索、如何生成并批判输出。
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Active Retrieval Augmented Generation
Zhengbao Jiang, Frank F. Xu · EMNLP 2023
提出 FLARE，按需主动触发检索以支持长文本生成。
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ColBERT: Efficient and Effective Passage Search via Contextualized Late Interaction over BERT
Omar Khattab, Matei Zaharia · SIGIR 2020
提出晚期交互稠密检索，在效果与效率之间取得更好平衡。
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Command R+: Retrieval-Augmented Generation at Production Scale
Cohere · 2024
Cohere Command R+ 技术介绍，面向生产级检索增强生成。
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Corrective Retrieval Augmented Generation
Shi-Qi Yan, Jia-Chen Gu · 2024
通过评估检索质量并触发纠正，降低低质量检索对生成的影响。
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Dense Passage Retrieval for Open-Domain Question Answering
Vladimir Karpukhin, Barlas Oguz · EMNLP 2020
用双编码器稠密向量检索相关段落，显著提升开放域问答。
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Improving Language Models by Retrieving from Trillions of Tokens
Sebastian Borgeaud, Arthur Mensch · 2021
介绍 RETRO，通过大规模检索增强自回归语言模型。
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In-Context Retrieval-Augmented Language Models
Ori Ram, Yoav Levine · TACL
研究在上下文中注入检索文档以增强黑盒语言模型。
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Lost in the Middle: How Language Models Use Long Contexts
Nelson F. Liu, Kevin Lin · TACL
揭示长上下文模型对中间位置证据利用不足的现象。
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M3-Embedding: Multi-Linguality, Multi-Functionality, Multi-Granularity Text Embeddings Through Self-Knowledge Distillation
Jianlv Chen, Shitao Xiao · 2024
提出支持多语言、多功能与多粒度的 M3 文本嵌入模型。
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Precise Zero-Shot Dense Retrieval without Relevance Labels
Luyu Gao, Xueguang Ma · 2022
提出 HyDE，用假设文档嵌入实现无相关标注的零样本稠密检索。
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RAPTOR: Recursive Abstractive Processing for Tree-Organized Retrieval
Parth Sarthi, Salman Abdullah · 2024
用递归摘要构建树状索引，支持不同抽象层次的检索。
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REALM: Retrieval-Augmented Language Model Pre-Training
Kelvin Guu, Kenton Lee · ICML 2020
在预训练阶段引入可学习检索，增强语言模型世界知识。
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Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks
Patrick Lewis, Ethan Perez · NeurIPS 2020
提出检索增强生成框架，将参数化记忆与非参数化检索结合。