本研究提出了一种基于问题库的法律知识检索方法（QBR），旨在帮助大众克服获取法律知识的技术性挑战。QBR通过训练样本的衍生，提高知识单位的嵌入效果，实现更精准的法律知识检索，显示出比传统方法更高的准确性和效率，具有显著的社会影响。

本研究填补了在线虚假信息和操纵行为识别的技术空白，提出了新的分类和检索方法，重点在主观性识别和事实核查，以提升信息验证的准确性和效率。

本研究提出了一种新的“问题到问题”匹配与检索方法，旨在提高维基百科和维基数据的知识问答的准确性与效率。通过指令调优的语言模型生成问题集并存储为向量嵌入，实现高精度内容检索，提升问答系统的速度与可扩展性。

我国法律文件数量激增，传统检索方法面临困难。2024年4月，华宇元典推出“元典问达”智能法律问答引擎，利用大模型技术支持自然语言提问，快速生成法律分析报告，提高法律研究效率。

本研究提出了一种新的法律文档检索方法，结合支持向量回归（SVR）、袋装技术和嵌入空间，显著提升了检索效率和回收率，初步结果良好。

本研究提出了一种多层嵌入的法律文本检索方法，旨在提升法律信息检索的准确性和有效性，适用于多种法律体系。

检索增强生成（RAG）结合检索方法与深度学习，旨在通过整合外部信息提升大型语言模型（LLMs）的输出准确性。研究将RAG分为四类，探讨其演变、评估方法及未来挑战，强调其在扩展LLMs应用中的潜力。

RAG应用结合语言生成模型和检索方法，提高文本生成质量，适用于问答和摘要。文章介绍了使用Postgres和pgvector构建RAG应用的步骤，包括数据处理和用户查询等。讨论了局限性和未来改进方向，如开发用户界面。

研究介绍了STREAMINGIR基准，用于评估检索方法在动态语料库中的泛化能力。比较了双编码器和生成式检索的性能和效率。结果显示，生成式检索在不同监督下表现不同，但通过参数优化可提升性能，与双编码器竞争。

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范式分为四个类别，并提供了详细的视角，介绍了RAG的演进和领域的进展。同时，该论文还提出了针对RAG的评估方法，并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。

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范式分为四个类别，并提供了详细的视角和评估方法，同时介绍了RAG的演进和领域的进展。未来的研究方向是巩固现有的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。

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。该研究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，并突出其扩展LLMs的适应性和应用潜力。

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