研究人员开发了R$^{2}$Adapter，这是一种新颖的即插即用适配器，旨在优化检索增强生成（RAG）系统。该适配器在标准RAG和更复杂的基于图的RAG之间动态路由查询，确保只有真正受益于图推理的查询才会被后者处理。此外，R$^{2}$Adapter可以重写不确定的查询以提高检索质量，而无需额外的监督。实验表明，这种方法可以将基于图的RAG使用量减少高达59%，同时保持答案的准确性，并且它与各种RAG管道兼容。 AI
影响 该适配器可以显著降低RAG系统中复杂查询的推理延迟和计算开销，从而提高效率。
排序理由 该集群包含一篇详细介绍优化RAG系统新方法的论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
- arXiv
- Graph-based RAG
- Hugging Face
- large-language models
- QA
- R$^{2}$Adapter
- retrieval-augmented generation
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