颠覆传统生成方式！Adaptive RAG：实时学习、智能调整的下一代检索增强技术

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自适应 RAG 是一种结合查询分析与自我纠正机制的检索增强生成技术。它通过智能分析用户的查询需求和查询复杂度，动态调整检索和生成策略，提供更为精准和高效的响应。这种方法不仅提升了生成的准确性，还增强了系统的灵活性，使其能够适应多变的数据环境和用户需求。 论文地址：https://arxiv.org/pdf/2403.14403 论文项目源码：https://github.com/starsuzi/Adaptive-RAG 在查询分析过程中，自适应 RAG 使用一个轻量级的大型语言模型（LLM）分类器来评估查询的复杂性。这种分类器可以判断查询是简单的事实性问题、需要更深入的推理，还是涉及广泛的知识领域。基于对复杂度的判断，自适应 RAG 能够灵活选择不同的检索策略，从而提高生成效率。 例如，对于简单且直接的查询，系统可能选择跳过检索步骤，直接生成答案；对于中等复杂度的查询，采用Single-sh ………………………………