RAG
4 条- 01我们是否需要大语言模型来判断信息源冲突原因？RAG中知识冲突分类的决策模型
提出轻量级决策模型替代LLM进行RAG知识冲突类型识别，解决前沿模型在此任务上准确率低的问题。
- 02不遗漏任何内容：从大规模随机评估语料库中寻找证据
对比标签检索与嵌入检索在证据发现任务中的效果，证明语义嵌入+LLM精排可提升全面性与准确性。
- 03检索的瓶颈正从“查找”转向“选择”
分析信息检索系统瓶颈迁移趋势，指出排序与决策机制比召回更关键，影响RAG等AI应用效果。
- 04无需检索器的检索：使用决策模型在文档中导航
提出DecisionRAG，用预训练语言模型的决策能力替代传统嵌入检索，单次前向传播完成候选分支联合评估。