FreshLLMs

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。