HTMLRAG: RAG 시스템에서 검색된 지식 모델링을 위해 HTML이 일반 텍스트보다 효과적인 이유
HTML 문서는 제목, 표 구조와 같은 구조적 및 의미적 정보를 풍부하게 담고 있어 일반 텍스트보다 RAG 시스템의 검색 지식 모델링에 더 효과적입니다.
Multi-Source Retrieval-Augmented Generation by Combining Reasoning and Preference-Driven Retrieval
MSPR, a novel multi-source adaptive RAG framework, leverages reasoning and preference-driven retrieval to enhance the quality and reliability of answers in open-domain question answering by effectively utilizing multiple knowledge sources.
End-to-End Model with Adaptive Filtering for Retrieval-Augmented Generation (E2E-AFG)
Integrating answer existence judgment into retrieval-augmented generation significantly improves accuracy by enabling models to focus on relevant content and filter out irrelevant or misleading information.
출처 신뢰도 추정을 활용한 검색 증강 생성
대규모 언어 모델(LLM)의 환각 및 오래된 지식과 같은 문제를 해결하기 위해 외부 데이터베이스를 활용하는 검색 증강 생성(RAG)에서, 다양한 출처의 신뢰도를 고려하지 않는 기존 RAG 시스템의 한계를 지적하고, 출처 신뢰도를 추정하고 이를 검색 및 정보 통합 과정에 통합하는 새로운 RAG 프레임워크인 RA-RAG를 제안한다.
Retrieval-Augmented Generation Enhanced by Estimating the Reliability of Multiple Sources
This research paper introduces RA-RAG, a novel approach for multi-source Retrieval-Augmented Generation (RAG) that enhances accuracy by estimating and incorporating the reliability of diverse information sources.
RE-RAG: Enhancing Open-Domain Question Answering Performance and Interpretability by Integrating a Relevance Estimator into Retrieval-Augmented Generation
Integrating a relevance estimator (RE) into the Retrieval-Augmented Generation (RAG) framework significantly improves open-domain question answering performance by accurately assessing the relevance of retrieved contexts and enabling more effective answer generation strategies.
SmartRAG：透過環境回饋聯合學習 RAG 相關任務
透過聯合優化包含決策、查詢重寫和答案生成模組的 SmartRAG 系統，可以比單獨優化模組的 RAG 系統獲得更好的效能。
Enhancing Retrieval-Augmented Generation for Comprehensive Question Answering: The SynthRAG Framework
SynthRAG, a novel framework, addresses the limitations of traditional RAG models in handling complex questions by incorporating adaptive outlines, systematic information generation, and customized answer generation to produce comprehensive and insightful answers.
圖形檢索增強生成：一種增強大型語言模型在圖形數據上推理能力的新方法
本文提出了一種名為圖形檢索增強生成 (GRAG) 的新方法，旨在解決傳統 RAG 方法在處理基於圖的上下文方面的局限性，通過檢索與查詢相關的文本子圖來增強大型語言模型 (LLM) 的生成能力。
컨텍스트 기반 트리 구조 검색을 활용한 오픈 도메인 장문 텍스트 생성: ConTReGen
기존의 순차적 검색 기반 생성 모델은 복잡한 질문의 여러 측면을 심층적으로 탐색하는 데 한계를 보이며, 이를 해결하기 위해 질문의 다양한 측면을 계층적으로 탐색하는 새로운 트리 구조 검색 기반 생성 프레임워크인 ConTReGen을 소개합니다.
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