本研究探讨了增强检索生成（RAG）中管理外部知识的挑战，提出了晚分块和上下文检索两种分块技术。结果表明，上下文检索在语义连贯性上表现更佳，但计算资源需求较高；而晚分块效率更高，但可能影响相关性和完整性。
本研究提出InstructRAG方案，旨在解决增强检索生成（RAG）在复杂任务规划中的可扩展性和可迁移性问题。通过构建指令路径图和训练智能体，显著提升了任务规划性能，使适应新任务的能力提高了19.2%。
本文讨论了增强检索生成（RAG）如何通过外部知识源提升大型语言模型（LLM）的响应准确性。RAG系统依赖向量数据库，涉及内容分块、向量化和索引等步骤。分块在数据检索中至关重要，优化了存储和处理效率。文章还分析了常见的分块策略及其对检索性能的影响。
本研究提出ReDeEP方法，通过解耦大语言模型对外部上下文和参数知识的使用，提高幻觉检测的准确性，并通过AARF减少幻觉现象。
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