基于 AMR 概念蒸馏的长上下文压缩增强 RAG
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。通过引入 AMR 改进 RAG，提出了一个基于概念的 RAG 框架，并使用 AMR 基于概念提炼算法，将检索到的文档压缩成关键概念集，以过滤干扰信息，从而增强推理性能。
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。
