Retrieval Designer Agent

RAG-HAR+ 增强了基于LLM的边缘设备人类活动识别能力

研究人员开发了RAG-HAR+，这是用于人类活动识别（HAR）的检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation）的扩展。该新方法通过加强检索机制和减少对LLM推理的依赖，优化了边缘设备上基于LLM的HAR的成本效益。RAG-HAR+采用检索设计代理（Retrieval Designer Agent）进行数据集特定特征分组，并采用分层推理方法，对置信度高的预测使用多数投票，并将不确定的情况推迟给基于LLM的模…