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自适应 - RAG: 通过问题复杂性学习适应检索增强大型语言模型
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种名为TA-ARE的方法，用于评估检索的必要性。该方法可以提高语言模型在不进行校准或额外训练的情况下的效率和相关性。研究还提供了一个基准测试集RetrievalQA，包含了关于新颖领域和长尾知识的简短问题。
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关键要点
- 本研究提出了一种名为TA-ARE的方法，用于评估检索的必要性。
- TA-ARE方法可以提高语言模型的效率和相关性，无需校准或额外训练。
- 研究提供了基准测试集RetrievalQA，包含1,271个关于新颖领域和长尾知识的简短问题。
- 以往研究主要忽略了ARAG方法的评估，导致其效果未被充分研究。
- 基于校准的方法依赖于阈值调整，而简单提示方法无法可靠引导检索决策。
- 数据集和代码可在https://github.com/hyintell/RetrievalQA上获取。
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