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fixed-size chunking
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新的分块方法通过尊重语义和结构边界来提高 RAG 的准确性
研究人员正在探索用于文档分块的高级方法，以提高检索增强生成 (RAG) 系统的有效性。一种新颖的方法，Right Reset (RR)，通过分析语言模型在移除上下文时隐藏状态的变化来识别语义边界，其性能优于 BGE 嵌入边界等传统方法。其他技术侧重于语义分块，它根据句子相似度的变化来分割文档，以及结构感知分块，它尊重文档格式，如标题和段落。这些方法旨在确保相关信息保留在单个块中，从而提高检索准确性并改善 LLM 的响应，尤其是在处理复…
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新的 RAG 研究增强了 LLM 的检索、遗忘和忠实性
多篇研究论文正在探索检索增强生成 (RAG) 的进展，以提高大型语言模型的性能和效率。Apple 的 CLaRa 框架在连续潜在空间中统一了检索和生成，以实现更好的压缩和端到端优化。其他研究侧重于 RAG 的机器学习遗忘，以删除敏感信息；RAG 的测试时适应，以处理领域转移；以及基于图的匹配，以改进多跳推理。此外，还在开发量化检索器-生成器对齐和抑制模型内部知识的方法，以增强 RAG 系统的忠实性。