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因果动态反馈的自适应检索增强生成
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出CDF-RAG框架，针对现有检索增强生成（RAG）在因果关系识别中的不足，通过优化查询和多跳推理，提升了因果一致性和准确性。实验结果表明，该框架在多个数据集上有效提高了响应的准确性和因果正确性。
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关键要点
- 本研究提出CDF-RAG框架，解决现有RAG在因果关系识别中的不足。
- CDF-RAG框架通过优化查询和多跳推理，提升因果一致性和准确性。
- 该框架特别针对区分真实因果关系和虚假关联的局限性。
- 实验结果显示CDF-RAG在多个数据集上有效提高了响应的准确性和因果正确性。
- CDF-RAG框架具有重要的应用潜力。
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