Ragnarök: TREC 2024 检索增强生成任务的可重复使用 RAG 框架和基线模型
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。现代搜索系统如 Bing Search 和 Google AI~Overviews 已经发展到包括检索增强生成 (RAG) 系统，该研究论文提出了 TREC 2024 RAG Track，用于评估和推动 RAG 系统的创新，工作中介绍了 Ragnar"ok 框架和关键工业基准。
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，明确其技术基础，并突出其扩展LLMs的适应性和应用潜力。
