本研究提出了一种AL4RAG方法，通过活跃学习从对话记录中选择样本，以提升检索增强生成（RAG）在大型语言模型中的性能。该方法显著改善了模型效果，展示了活跃学习的潜力。

Enhancing Retrieval-Augmented Generation (RAG) with Active Learning: Rejecting Incapable Responses and Fostering Capable Answers
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