iRAG：一种用于视频的增量检索增强生成系统
原文约300字，阅读约需1分钟。发表于：。通过增量流程的方式，iRAG 提供对大规模、真实世界的多模态数据的高效交互式查询，比传统的 RAG 系统更快地将视频转换为文本，并确保与传统 RAG 相比，响应交互用户查询的质量相当。
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分为四个类别，并提供了详细的视角和评估方法，同时介绍了其演进和领域的进展。该论文还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，并突出其扩展LLMs的适应性和应用潜力。
