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    颠覆传统检索:RAPTOR检索树提升检索准确率20%!

    然而,现有的检索增强方只能检索几个简短的、连续的文本块,这对于需要整合文本多个部分的知识的问题是不够的,限制了它们表示和利用大规模语义结构的能力。...这篇文章提出了一种新颖的方法——检索树,即考虑了广泛的主题理解,也考虑了细粒度的细节信息。...在推理时,使用RAPTOR模型从这棵树中进行检索,在不同抽象层次上整合信息,以跨越较长文档进行理解。...采用递归聚类和汇总技术,RAPTOR创建了一个分层树结构,能够跨检索语料库的各个部分综合信息。在查询阶段,RAPTOR 利用此树结构进行更有效的检索。...实验表明,使用递归总结的检索方法在多个任务上相较于传统的检索增强语言模型提供了显著的改进。在涉及复杂、多步骤推理的问题解答任务中,展示了最优的结果。

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