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多跳问答是一类复杂的查询，需要通过多步骤推理来找到答案，这通常超出了单个信息检索回合能够提供的信息范围。 为了解决复杂问题，南大与微软提出 EfficientRAG ，它由两个轻量级组件构成：Labeler & Tagger和Filter。这两个组件都作为标记级别的分类器，用于识别和过滤信息。 EfficientRAG框架在迭代RAG系统中运行。 最初，EfficientRAG从知识库中检索相关片段，将每个片段标记为 或 ，并在 片段中注释保留的标记"KGOT in the Dimond Center"。然后，过滤器处理原始问题和先前注释的标记的串联，"Q: How large is the shopping mall where KGOT radio station has its studios? Info: KGOT, in the Dimond Center"，并注释下一个跳转查询标记"How large is Dimond Center?"。这个迭代过程会一直持续，直到所有片段都被标记为 或达到最大迭代次数。 Labeler & Tagger负责标注文档中的有用信息，并标记检
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