CoRAG论文 – 改进RAG模型的多跳问答性能

CoRAG（检索链增强生成模型）是一个创新性研究项目，通过迭代检索和动态查询重构提升RAG模型在复杂知识密集型任务中的表现。它模拟人类逐步推理的思维链过程，结合拒绝采样进行数据增强，在KILT基准测试中达到最先进水平。项目使用E5-large检索器和微调Llama-3.1-8B-Instruct模型，支持多跳问答等需要多步推理的场景。

CoRAG的特点:

1. 迭代检索和动态查询重构，逐步优化信息获取
2. 模拟人类思维链，增强回答的逻辑性
3. 拒绝采样数据增强技术提升训练效果
4. 支持贪婪解码/最佳N采样/树搜索等多种解码策略
5. 在KILT多跳问答基准测试中表现最优

CoRAG的功能:

1. 开发需要多步推理的智能问答系统
2. 学术研究中的复杂知识检索与整合
3. 客户服务场景的多轮问答优化
4. 专业咨询领域的知识密集型任务处理
5. RAG模型在复杂任务中的性能优化研究

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