ScalableRAG

新的RAG方法以零摄入成本实现高质量

研究人员开发了ScalableRAG，一种新颖的检索增强生成（RAG）方法，可在没有典型高摄入成本的情况下实现高质量结果。据报道，无需向量数据库的零摄入ScalableRAG方法在多个语料库上的表现优于包括知识图谱方法在内的现有基线。增强版本Limited-Ingestion ScalableRAG利用最小的向量数据库和自动模式发现，以在规模上进一步提高准确性，同时独立于语料库大小来限制LLM调用。