Typed-RAG：非事实问答的问题分解RAG

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在自然语言处理领域，非事实问答（Non-factoid Question Answering，简称 NFQA）一直是一个极具挑战性的研究方向。 与传统的事实问答（Factoid QA）不同，非事实问答问题没有明确的答案，需要从多个方面进行综合推理，这使得传统的问答方法，包括检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，简称 RAG）方法，都显得有些力不从心。 今天，我们将介绍一种新的方法——Typed-RAG，它通过类型感知的多方面分解来解决这一难题。 https://arxiv.org/pdf/2503.15879 https://github.com/TeamNLP/Typed-RAG unset unset 非事实性问题的挑战 unset unset 非事实性问题（NFQs）与我们常见的事实性问题（Factoid Questions，简称 FQs）有很大的不同。事实性问题通常有一个明确的答案， 比如“法国的首都是哪里？”答案就是“巴黎”。  而 NFQs 的答案往往不是唯一的，比如“人工智能对社会的利弊”，这 ………………………………