最近一项基准测试将传统的向量检索增强生成（RAG）与 Google 的新开放知识格式（OKF）进行了比较，结果显示这两种方法都不是完美的。虽然 OKF 与 RAG 结合比单独使用经典 RAG 有所改进，但在处理某些类型的查询时仍然存在困难，特别是那些需要从大量非结构化文档中检索信息的查询。基准测试突出了分块、上下文组成以及模型识别当前信息与已弃用信息的能力方面存在的问题。 AI
影响 这项研究表明，虽然像 OKF 这样的新格式可以提高 RAG 的性能，但在准确检索和综合信息方面仍然存在重大挑战，尤其是在处理非结构化数据时。
排序理由 该项目详细介绍了对不同 RAG 实现和一种新格式的基准测试。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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