亚马逊 RAG 新突破：REAPER 技术开启大型智能对话助手新境界

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亚马逊 RAG 新突破：REAPER 技术开启大型智能对话助手新境界 发布时间：2024 年 07 月 26 日 RAG REAPER: Reasoning based Retrieval Planning for Complex RAG Systems 复杂的对话系统常借助检索证据来提供准确回答。RAG 系统从庞大的异构数据源中检索信息，这些数据源通常由多个索引或 API 构成，而非单一整体数据库。针对特定查询，系统需从众多可能的检索源中筛选出相关证据。复杂查询甚至可能涉及多步骤检索，例如，零售网站上的对话代理在回答过往订单相关问题时，需先检索订单信息，再结合产品上下文提取相关证据。多数 RAG 系统通过交替推理与检索步骤来应对这类思维链任务，但每一步推理都会增加系统延迟，对于大型模型而言，延迟可达数秒。多代理系统虽能将查询定向至特定检索源的代理，但小型分类模型的性能却制约了大型语言模型的发挥。为此，我 ………………………………