UniversalRAG

新研究解决了生成式检索和多模态RAG中的失败问题

两篇新研究论文探讨了生成式检索（GR）和检索增强生成（RAG）系统的进展。第一篇论文介绍了一种GR失败模式的分类法和一个用于分析基于n-gram的方法（如SEAL和MINDER）的工具，识别出诸如模糊文档ID和低标识符多样性等问题。第二篇论文提出了UniversalRAG，一个旨在从跨越多种模态和粒度的异构源检索和整合知识的框架，解决了纯文本RAG的局限性，并提出了模态感知路由来克服“模态鸿沟”。