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检索增强

RAG（八）自反思检索增强生成--Self-RAG

RAG（八）自反思检索增强生成--Self-RAG
大语言模型具有显著的能力，但它们常常因为仅依赖于其参数化知识而产生包含事实错误的响应。 传统的检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）方法虽然能减少这些问题，但是存在无差别地检索和结合固定数量的段落，没有考虑检索是否必要或检索结果的相关性，都会削弱语言模型的灵活性，或者导致无益的响应生成。 现在LLM RAG（检索增强）的技术方案已成为LLM在众多应用场景的主流。
4/1/2025 9:25:09 AM
Goldma
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