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CORD-19: The Covid-19 Open Research Dataset
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新研究评估用于科学问答的RAG流程 · 已追踪2个来源
研究人员推出了SciRet，一项使用CORD-19数据集研究用于科学问答的检索增强生成（RAG）的研究。该研究评估了一个固定的RAG流程在三种不同语料库规模下的表现，发现混合检索方法比仅稀疏或仅密集的方法更具鲁棒性。然而，在MS MARCO上训练的交叉编码器重排序器在科学语料库上降低了精度，表明可能存在领域不匹配问题。使用RAGAS测量的生成答案的忠实度随着语料库规模的增大而提高。
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GraphRAG 将 LLM 令牌数量减少 9.3%，同时提高准确性
一位开发者展示了 GraphRAG，一种利用知识图谱进行检索增强生成的方法，与传统的 RAG 相比，可以显著减少令牌使用量。通过遍历知识图谱而不是依赖相似性搜索，GraphRAG 为 LLM 提供了更集中的上下文。在生物医学研究论文的基准测试中，GraphRAG 在保持 100% 答案准确性的同时，实现了 9.3% 的令牌减少。