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Adaptive-RAG
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RAG 研究通过证据检查和自适应检索应对生产挑战
关于检索增强生成（RAG）的研究强调了将这些应用程序从开发迁移到生产环境中的几个挑战。关键问题包括确保检索到的证据的质量和相关性、使检索工作与问题复杂度相匹配以及保持信息最新。CRAG、Adaptive-RAG、FreshLLMs、RAGChecker 和 PoisonedRAG 等研究提供了解决方案，例如预生成证据检查、自适应检索策略、新鲜度测试以及鲁棒的对抗性测试，以提高可靠性和效率。
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新的体验-RAG技能为AI代理编排检索策略
研究人员开发了一种名为体验-RAG技能（Experience-RAG Skill）的面向代理的技能，旨在改进检索增强生成系统。该技能充当一个编排层，分析当前上下文并从多个选项中选择最合适的检索策略。通过查阅经验记忆，它旨在提高问答和推理等各种任务的性能，优于固定的检索方法。