IAG: 增强归纳生成框架用于回答推理问题

基于检索增强生成（RAG）的框架在开放域 QA 任务中成为最先进的架构，本文提出了一种利用归纳知识和检索文档进行隐性推理的归纳增强生成（IAG）框架，并展示了 IAG 在开放域 QA 任务中的性能优越性。

本论文研究了将RAG用于领域适应的可行性，并提出了一种名为RAG-end2end的新模型。通过联合训练RAG组件和外部知识库的更新，该模型实现了特定领域的知识库自适应和更准确的问答任务。在COVID-19、新闻和对话等领域的测试中，该模型在数据集中的表现明显提升。