DRAG$_ ext{QPP}$

新的 DRAG 框架动态适应 RAG 系统以提高效率

研究人员开发了 DRAG，一个旨在动态适应检索增强生成 (RAG) 系统中检索器和生成器配置的新框架。与使用固定设置的传统 RAG 系统不同，DRAG 分析查询复杂性以优化资源分配。该框架包括一种无需训练的方法 DRAG$_ ext{QPP}$，它使用查询性能预测和困惑度度量，以及一种监督方法 DRAG$_ ext{SFT}$，它对 LLM 进行微调以进行配置预测。跨多个 LLM 系列和基准的实验表明，与静态 RAG 管道相比，DRA…