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Auto-RAG是一个以 LLM 强大的决策能力为核心的自主迭代检索模型,通过多轮对话的方式建立 LLM 与检索者之间的交互模型,通过迭代推理确定何时检索信息、检索什么内容,在获得足够的外部知识后停止迭代,并将答案提供给用户。
一个具体的例子展示了Auto-RAG如何处理复杂的多跳问题。Auto-RAG进行迭代推理,策略性地规划检索,提取相关知识,精确识别信息需求,并为下一次检索细化查询,最终收敛到最终答案。在这个例子中,Auto-RAG在与检索器交互五次后终止,成功得出正确答案。
Auto-RAG GUI 交互:提供可部署的用户交互界面,输入问题后,Auto-RAG 会自动与检索器进行交互,无需人工干预。用户可以选择是否显示 Auto-RAG 与检索器交互的详细信息。
Auto-RAG模型的技术细节,包括数据构建、训练过程和推理方法:
实验结果表明,Auto-RAG 在六个基准测试中的表现优于所有基线:FLARE、Self-RAG、Iter-RetGen、Standard RAG、IRCoT等
案例研究:Self-RAG与Auto-RAG。Self-RAG只进行一次检索。相比之下,Auto-RAG能够适应性地调整检索次数,从而获得更好的性能。
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