基于 RAG 方法的 RAM 框架利用递归推理检索和经验反思来不断更新记忆，并从用户的交流反馈中学习，通过大量实验证明在处理假设错误和多跳问题方面显著优于传统的 RAG 和自知识方法，同时展示了其在不同类型的反馈和检索方法链上的潜力，从而推动了动态知识获取和终身学习的人工智能能力。
基于RAG方法的RAM框架通过递归推理检索和经验反思来更新记忆，并从用户反馈中学习。实验证明其在处理假设错误和多跳问题方面优于传统方法，展示了在不同类型的反馈和检索方法链上的潜力，推动了动态知识获取和终身学习的人工智能能力。
