ACL 2024亮点：RAG技术进展与论文解析

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 Datawhale干货  编辑：Coggle数据科学 本文将重点介绍会议中涉及的与Retrieval-Augmented Generation（RAG）相关的论文，探索这一领域最新的研究成果和发展趋势。 Call Me When Necessary: LLMs can Efficiently and Faithfully Reason over Structured Environments https://aclanthology.org/2024.findings-acl.254.pdf 文章首先介绍了LLMs在处理这类任务时的挑战，即需要进行多跳推理，将自然语言话语与结构化环境中的实例相匹配。 在推理路径生成阶段，LLMs根据问题和给定的主题实体生成初始推理路径。在实例化阶段，系统尝试将推理路径与结构化环境匹配，并在遇到错误时收集错误信息。最后，在编辑阶段，LLMs利用这些错误信息来修正推理路径。 LLM as Prompter: Low-resource Inductive Reasoning on Arbitrary Knowledge Graphs https://aclanthology.org/2024.findings-acl.224.pdf KG归纳推理的一个关键挑战是处理文本和结构信息都 ………………………………