一篇新的arXiv论文研究了流式检索增强生成（Streaming RAG）技术，该技术通过在用户输入的同时并行发出检索查询来隐藏工具延迟。研究人员表征了“工具意图稳定”，即推测性查询的检索收敛于正确结果的点，发现它通常在输入流的早期发生。这种早期稳定使得很大一部分工具延迟可以被隐藏，并且密集检索器复制证实了这种效果并非特定于像BM25这样的词汇搜索方法。 AI
影响 这项研究可能通过减少感知延迟，从而带来更具响应性和效率的RAG系统。
排序理由 发表在arXiv上的研究论文，详细介绍了一种新的RAG方法。
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Streaming Retrieval-Augmented Generation (Streaming RAG) hides tool latency by issuing retrieval queries in parallel with the user's still-arriving input, before the utterance is complete. Speculation can only help, though, when the correct query becomes determinable before the u…
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