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ARES：一种用于检索增强生成系统的自动化评估框架
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该研究结合了大型语言模型的检索模型和嵌入式检索模型，解决了零样本检索问题。通过生成增强检索和检索增强生成两种范式，并使用新颖的循环公式，在零样本环境中改进检索和重写阶段，提高了系统召回率和精准度。
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关键要点
- 该研究结合了大型语言模型的检索模型和嵌入式检索模型。
- 研究解决了零样本检索问题，即无目标领域标记数据的情况下的检索。
- 综合了生成增强检索和检索增强生成两种范式。
- 使用新颖的 GAR-meets-RAG 循环公式在零样本环境中迭代改进检索和重写阶段。
- 实现了系统召回率的提升和最终精准度的提高。
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