长文本检索
长文本检索新突破!斯坦福RAPTOR:用递归树结构兼顾语义深度与细节,刷新多数据集SOTA
在大语言模型(LLMs)主导的AI时代,“检索增强”早已成为提升模型事实准确性、降低幻觉的核心技术。 然而,当前主流的检索方法仍面临一个关键瓶颈:无论是传统的BM25、基于深度学习的DPR,还是新兴的LLM检索器,大多依赖“文本分块 单一维度匹配”的模式,难以捕捉长文本(如学术论文、书籍章节)中的层次化语义结构——要么因只取片段丢失上下文,要么因过度抽象遗漏关键细节。 斯坦福大学团队在2024年ICLR提出RAPTOR(Recursive Abstractive Processing for Tree-Organized Retrieval),用“递归树状检索”的新思路打破了这一困境。
9/15/2025 9:25:26 AM
Goldma
资讯热榜
标签云
AI
人工智能
OpenAI
AIGC
模型
ChatGPT
谷歌
DeepSeek
AI绘画
大模型
机器人
数据
AI新词
Midjourney
开源
Meta
微软
智能
用户
GPT
学习
智能体
技术
Gemini
马斯克
英伟达
Anthropic
图像
AI创作
训练
LLM
论文
代码
算法
苹果
AI for Science
Agent
Claude
腾讯
芯片
Stable Diffusion
蛋白质
具身智能
开发者
xAI
生成式
神经网络
机器学习
人形机器人
3D
AI视频
RAG
大语言模型
Sora
研究
百度
生成
GPU
工具
华为
字节跳动
计算
AGI
大型语言模型
AI设计
搜索
生成式AI
视频生成
DeepMind
AI模型
特斯拉
场景
深度学习
亚马逊
架构
Transformer
MCP
Copilot
编程
视觉