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  1. RESEARCH · CL_154307 ·

    新的RAG技术增强LLM信息检索与生成能力

    研究人员正在开发先进的检索增强生成(RAG)方法,以改进大型语言模型访问和利用信息的方式。一种名为SetwiseEvalKit的方法侧重于整体评估文档集,而非仅仅评估单个相关性,从而提出了一种名为Rubric4Setwise的方法,该方法优化文档选择以获得更好的下游生成效果。另一项开发VizRAG通过整合超图的视觉线索来增强RAG,以利用多模态能力。此外,M-RAG引入了一个语义键值索引层,将检索键与生成载荷分离,提高了效率和准确性,…

  2. TOOL · CL_141834 ·

    淘宝搜索部署提示生成框架以实现生成式检索

    引入了一个名为提示生成(PG)的新框架,用于在生成式检索系统中解耦特征处理与模型架构。该方法使用声明式JSON文件作为离线训练和在线服务的单一事实来源,旨在加快迭代和部署速度。PG已在淘宝搜索中实施,并在交易量和商品交易总量方面取得了可衡量的在线改进,并且正被淘宝内部的其他团队用于生成式检索。