PermitQA：风电选址与许可领域的检索增强生成基准
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。本研究针对检索增强生成技术在风电选址与许可领域的应用需求，提出了一种全面的RAG基准框架。通过自动生成问题和答案，并结合人类领域专家与人工智能大型语言模型（LLM）的协作，我们创建了PermitQA基准，以系统评估不同RAG模型在多样化指标和问题类型下的表现，对风能项目的环境影响进行深入分析。
Retrieval-Augmented Generation (RAG)是一种合并检索方法和深度学习技术的方法，旨在通过动态整合最新的外部信息解决大型语言模型（LLMs）的静态限制，并改进LLMs输出的准确性和可靠性。该研究将RAG范式分为四个类别，并提供了详细的视角，介绍了RAG的演进和领域的进展。同时，该论文还提出了针对RAG的评估方法，并提出了面临的挑战和未来的研究方向，旨在巩固现有的RAG研究，明确其技术基础，并突出其扩展LLMs的适应性和应用潜力。
