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老规矩先说结论：我们要讨论的 RAPTOR 方法在针对内容检索的「海底捞针」(Needle-in-a-Haystack, 由 @GregKamradt 想到的一种测试 LLM 检索能力的方法，Claude 3 Opus 前几天发布的结果里面最引人注目的就是那张「几乎全绿」的测试结果图： Introducing the next generation of Claude 。 更多详情：1. https:// twitter.com/GregKamradt /status/1722386725635580292 ;2. https://www. youtube.com/watch? v=KwRRuiCCdmc )测试结果中大幅度领先( QuALITY测试上比 GPT4 优秀 20% ： QuALITY: Question Answering with Long Input Texts, Yes! )，准确性、召回率提升，且可以支持更多的文档和更长的上下文，是不是很惊喜？看起来可以满足老板的 既要支持多文档，又要支持超长上下文，还要成本超级低 的伟大（BT）要求。 QuALITY: Question Answering with Long Input Texts, Yes! 老规矩先说结论：我们要讨论的 RAPTOR 方法在针对内容检索的「海
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