StructRAG：通过推理时混合信息结构化提升大型语言模型的知识密集型推理能力

本研究解决了现有检索增强生成（RAG）方法在知识密集型推理任务中识别关键信息的困难。提出的StructRAG框架能够为特定任务识别最佳结构类型，并将原始文档重建为结构化格式，从而推导出答案。实验表明，StructRAG在多种知识密集型任务中表现优异，显示出其在复杂现实应用中增强大型语言模型的潜力。