RAPTOR 一种基于树的RAG方法,RAG的准确率提高 20% - JadePeng

RAPTOR 一种基于树的RAG方法,RAG的准确率提高 20% - JadePeng

💡 原文中文,约800字,阅读约需2分钟。
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内容提要

RAPTOR(递归抽象处理树状检索)是一种新方法,通过将文档构建为树状结构,逐层递归查询以提高对文档上下文的理解。结合GPT-4,RAPTOR在复杂问答任务中能提高20%的准确率。该方法使用高斯混合模型对文本块进行聚类,并生成摘要,以有效回答不同层面的问题。

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