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Iterative Retrieval Augmented Generation
Iterative Retrieval Augmented Generation
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新的iRAG系统通过动态知识库增强人机协同决策支持
研究人员开发了iRAG，一种新颖的人机协同决策支持系统，它将检索增强生成（RAG）与混合决策相结合。与依赖现有知识库的传统RAG系统不同，iRAG专为知识库最初为空、并随时间通过人类决策填充的场景而设计。该系统将过去的决策存储为先例，使其能够从被动观察过渡到主动竞争，并最终实现带有弃权选项的自主操作。在评估中，iRAG表现强劲，在高达10%的知识漂移下，最终决策错误率低于10%，并在各种配置下将错误率降低了40%以上。
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Chain of Evidence 框架实现了检索增强生成的像素级视觉归因
研究人员开发了一个名为 Chain of Evidence (CoE) 的新框架，以改进迭代检索增强生成 (iRAG) 系统。CoE 利用视觉语言模型直接分析检索到的文档的屏幕截图，实现精确的像素级归因，克服了纯文本解析的局限性。该方法旨在增强对演示文稿幻灯片和图表等视觉丰富文档的推理能力，保留空间逻辑和布局线索。