TC-RAG: Turing-Complete RAG--图灵完备的检索增强

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文章链接：[2408.09199] TC-RAG:Turing-Complete RAG's Case study on Medical LLM Systems (arxiv.org) 本文作者单位：北京大学计算机学院，高可信软件技术教育部重点实验室 高可信软件技术教育部重点实验室(北京大学) (pku.edu.cn)。 摘要： 在提升领域特定的大语言模型（ LLMs ）的方法中，检索增强生成（ RAG ）技术作为一种有前景的解决方案，可以缓解诸如幻觉、知识过时以及在高度专业化查询中专业知识有限等问题。然而， 现有的 RAG 方法忽视了系统状态变量的引入，而系统状态变量对于确保自适应控制、检索停止和系统收敛至关重要 。本文通过严格的理论证明，提出了图灵完备的 RAG （ TC-RAG ）框架，通过引入图灵完备的系统来管理状态变量，从而实现更高效、准确的知识检索。通过利用具有自适应检索、推理和计划能力的内存堆栈系统， TC-RAG 不仅确保了检索过程 ………………………………