利用检索增强生成模型的领域适应技术用于问答并减少幻觉
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。本研究聚焦于领域适应在检索增强生成(RAG)模型中的应用，以解决这些模型在特定领域（如客户服务）应用时的效果不明及幻觉现象频发的问题。通过构建新数据集HotelConvQA，并评估不同RAG架构的性能，研究表明领域适应不仅提升了问答任务的表现，还显著减少了各类模型中的幻觉发生。
本研究探讨领域适应在检索增强生成(RAG)模型中的应用，旨在提升其在特定领域（如客户服务）中的表现并减少幻觉现象。通过构建新数据集HotelConvQA，结果显示领域适应显著提高了问答任务的效果，并减少了幻觉的发生。
