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W-RAG框架通过源感知检索改进企业文档生成

研究人员推出W-RAG，一个旨在通过改进检索增强生成（RAG）管道来增强企业文档生成的新型框架。与使用单一相似性函数处理所有来源的标准RAG不同，W-RAG采用源感知检索。该方法包括本体引导检索、各个知识库内的局部排序以及源级别加权，以确保上下文组成的平衡。使用新数据集进行的实验证明了W-RAG在提高异构企业知识库的文档覆盖率和生成质量方面的有效性。