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- 一、RAG简介大型语言模型（LLM）已经取得了显著的成功，尽管它们仍然面临重大的限制，特别是在特定领域或知识密集型任务中，尤其是在处理超出其训练数据或需要当前信息的查询时，常会产生“幻觉”现象。为了克服这些挑战，检索增强生成（RAG）通过从外部知识库检索相关文档chunk并进行语义相似度计算，增强了LLM的功能。通过引用外部知识，RAG有效地减少了生成事实不正确内容的问题。RAG目前是基于L... 一、RAG简介大型语言模型（LLM）已经取得了显著的成功，尽管它们仍然面临重大的限制，特别是在特定领域或知识密集型任务中，尤其是在处理超出其训练数据或需要当前信息的查询时，常会产生“幻觉”现象。为了克服这些挑战，检索增强生成（RAG）通过从外部知识库检索相关文档chunk并进行语义相似度计算，增强了LLM的功能。通过引用外部知识，RAG有效地减少了生成事实不正确内容的问题。RAG目前是基于L...
- 文章目录🍋论文介绍🍋摘要🍋1 引言🍋2 问题描述🍋3 多跳智能问答网络模型🍋3.1 统一学习表示层🍋3.1.1 知识图谱表示学习🍋3.1.2 问题表示学习🍋3.2 候选答案筛选层🍋3.3 关系路径表示学习层🍋3.4 模型训练🍋4 实验评价🍋4.1 实验环境🍋4.2 实验结果🍋4.3 消融实验🍋 结论🍋论文介绍论文题目：基于知识图谱关系路径的多跳智能问答模型研... 文章目录🍋论文介绍🍋摘要🍋1 引言🍋2 问题描述🍋3 多跳智能问答网络模型🍋3.1 统一学习表示层🍋3.1.1 知识图谱表示学习🍋3.1.2 问题表示学习🍋3.2 候选答案筛选层🍋3.3 关系路径表示学习层🍋3.4 模型训练🍋4 实验评价🍋4.1 实验环境🍋4.2 实验结果🍋4.3 消融实验🍋 结论🍋论文介绍论文题目：基于知识图谱关系路径的多跳智能问答模型研...
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