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利用似然性作为检索增强生成的性能评估工具
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究探讨了大语言模型在检索增强生成中的文档检索顺序的影响，提出使用似然性作为评估工具，证明其与回答准确性相关，并提出优化提示选择与构建的方法，以提升生成效果。
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关键要点
- 本研究探讨了大语言模型在检索增强生成中的文档检索顺序的影响。
- 提出使用似然性作为评估工具，证明其与回答准确性相关。
- 提出优化提示选择与构建的方法，以提升生成效果。
- 通过实验证明了问题的似然性与回答准确性之间的相关性。
- 提出两种利用问题似然性优化提示选择与构建的方法，显著提升了生成效果。
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