跳到正文
arXiv AI· Yue Liu, Zhongying Ru, Shimin Di, Jipeng Zhang, Ruiyuan Zhang, Xiaofang Zhou·· 2 天前评分46

Faithful in Steps: Improving Generalization and Citation in RAG via Query Decomposition

摘要

本文提出一种新的RAGQ框架,名为QDRAG。QDRAG将输入问题分解为原子子问题,以识别隐含实体。然后,重排器修剪上下文干扰项,以消除下游过度引用。

推荐理由

请对照arXiv AI原文,核对完整说明及适用条件。

本站只提供摘要与原文入口。完整内容请阅读原文。

来源:arXiv AI · arxiv.org