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WixQA
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新的RAG方法通过重组知识库来提高会话级覆盖率
一篇新的研究论文提出了一种通过重组知识库以满足会话级信息需求来改进检索增强生成（RAG）系统的方法。当前的RAG系统针对单一查询进行了优化，但用户通常会有一系列相关问题。提出的共现感知聚类方法可以离线重组知识库，并在查询时扩展检索候选。该方法在WixQA数据集上将会话级覆盖率从41%提高到58%，同时还减少了检索调用次数并压缩了知识库大小。
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新方法将企业知识提炼为用于问答的可导航代理技能
研究人员开发了一种名为 Corpus2Skill 的新方法，通过允许 LLM 代理导航从文档语料库派生的分层技能目录来增强检索增强生成 (RAG)。这种方法使代理能够更好地理解语料库结构，从无益的搜索路径中回溯，并综合来自不同来源的信息。与现有的 RAG 方法相比，Corpus2Skill 在 WixQA 企业客户支持基准测试中表现出优越的性能，并在各种 RAGBench 子集上显示出强大的泛化能力，特别是在单领域、原子文档语料库方面。