一篇新的研究论文探讨了检索到的证据的呈现方式（称为“证据接口”）如何影响检索增强生成（RAG）模型在多跳问答中的性能。研究发现，虽然检索窗口可能会丢失支持链的关键部分，但证据的格式化方式也显著影响阅读器模型利用它的能力。通过比较使用不同证据格式训练的模型，研究人员可以区分支持可用性方面的失败和与阅读器接口相关的失败。 AI
影响 强调了证据格式在 RAG 系统中的重要性，并提出了改进评估和模型训练的建议。
排序理由 在 arXiv 上发表的研究论文，详细介绍了 RAG 评估方法。 [lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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