BlendedRAG：IBM新研究，大幅超越传统RAG的新方案RAG检索增强生成（RAG）广泛应用于结合大型语言模型（LLM）和私有文档库，以打造高效的生成式问答系统。但随着文档库规模的扩大，提高

本文介绍了一篇关于RAG的论文，该文提出了一种称为自我反思检索增强生成（Self-RAG）的框架，其通过检索和自我反思来提高LM的质量和真实性。论文名称：Self-RAG:LearningtoR

你是否曾为这些问题所困扰？在电脑庞杂的硬盘中查找自己曾保存过的作业，明明记得大概的内容，但用名字搜就是找不到，最后发现文件名和内容没多大关系；或者写论文的时候记得有篇文献支持你的某个观点，但光凭文献标

什么是检索增强生成（RAG）？前言随着AI的发展，各种术语层出不群。本来这些术语是确定的，但因为普通人也不会去深究这些术语真正的内容，这些术语的内涵就变得像在知识的边缘游走，既是又不太确切。那么什

摘要:从传统RAG到GraphRAG的转变通过整合知识图谱增强了大型语言模型，使其能够对复杂查询提供更加细致和准确的响应。GraphRAG的有效性也取决于底层知识图谱的质量和广度以及RAG工程

编者按：目前，检索增强生成（RetrievalAugmentedGeneration，RAG）技术已经广泛使用于各种大模型应用场景。然而，如何准确评估RAG系统的性能和效果，一直是业界和学界共