HYB GRAG 的表现明显优于混合检索模块,意味着在首次迭代中提取的实体和关系常常有误。 通过分别利用HYB GRAG检索器库和评论模块应对挑战 1 和 2,HYB GRAG 的性能有了显著提升。 3.2 消融研究:HYB GRAG 的所有设计选择是否必要? 3.2.1 评论模块 把HYB GRAG 变体与没有验证上下文的验证器、仅有五次示例的评论者的情况进行对比
HyBGRAG通过自我反思迭代改进其问题路由。每次迭代中,路由器根据评论者的反馈调整其选择和使用的检索模块,从而逐步提高检索结果的准确性。但这个明显会很慢。 下面是一个具体的例子,每个Action都有一个selection,用来表示问题路由所选择的检索模块: 最后看下对比的效果,顺便再回顾下有哪些经典方案。 总结 本文主要介绍了...
比较基线方法:HYBGRAG与多种基线方法进行比较,包括最近的GRAG方法(如QAGNN和Think-on-Graph)、传统的RAG方法和自反思的大型语言模型(如ReAct、Reflexion和AVATAR)。 2. 消融研究(RQ2:设计选择的必要性) 评论器模块:比较了HYBGRAG的不同变体,包括没有验证上下文的验证器、只有5-shot的评论器,以及使用oracle(拥有地...
added HybGRAG and Graph Linearization papers #67 Sign in to view logs Summary Jobs build deploy Run details Usage Workflow file Triggered via push January 8, 2025 12:06 akollegger pushed 8a4f679 main Status Failure Total duration 40s Artifacts – deploy.yml on: push build 31s deploy 0...