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。
字节跳动提供 DeepSeek R1、OpenAI o1、GPT-4o、Claude 3.5 和 Gemini 1.5等领先大模型