超强提分神器：大模型+RAG！新SOTA性能提升50%+，实现计算资源动态分配

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现在的大模型因为“幻觉”问题，已经离不开“外挂”检索增强生成RAG了，而且很多大模型应用几乎完全基于RAG构建，可以说决定了大模型生成的天花板。 这是因为RAG可以将外部数据检索集成到生成过程中，不仅确保了大模型生成的内容具有更高的准确性，还能扩展模型的适用领域，显著提升其性能。比如最近 大模型+RAG 的新成果，性能提升50%以上的高效RAG策略Adaptive-RAG。 更牛的是，这种结合还可以将语言模型和知识库分开，确保了敏感数据的隐私和安全，在客户服务、内容创作等领域发挥了重要作用，因此 在当下是非常火热的研究方向，想发论文的同学可以考虑。 这里为了让大家找idea更轻松，我整理好了 8种 大模型+RAG创新方法 给大家作参考，都是今年最新，开源代码已附~ 扫码添加小享， 回复“ 大模型RAG ” 免费获取 全部论文+开源代码 Ada ………………………………