CoRAG开源 – 逐步检索增强生成的创新方法

CoRAG（Chain-of-Retrieval Augmented Generation）是一种创新的检索增强生成（RAG）方法，旨在通过逐步检索和推理相关信息来生成最终答案。它通过动态重构查询和拒绝采样生成中间检索链，显著提升了处理复杂查询的能力，特别是在多跳问答任务中表现优异，并在 KILT 基准测试中建立了新的最先进性能。

CoRAG的特点:

1. 动态查询重构：根据推理过程的演进状态动态调整查询，增强处理复杂问题的能力。
2. 拒绝采样生成检索链：通过拒绝采样自动生成中间检索链，增强标准 RAG 数据集。
3. 性能提升：在多跳问答任务中显著提升表现，并在 KILT 基准测试中达到新的最先进水平。

CoRAG的功能:

1. 问答系统：在需要多步推理的问答任务中，提供更准确和全面的回答。
2. 搜索引擎：通过动态调整查询，提升搜索结果的相关性和深度。
3. 知识密集型应用：如学术研究辅助工具或企业知识管理系统，确保生成的内容既事实准确又上下文相关。

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