在后续的评测实验中,无论是检索阶段还是答案生成阶段,现有的RAG模型在MultiHop-RAG上的表现都远低于单跳问题,充分说明了该数据集对RAG模型研究的推动作用。 2 研究方法 论文提出了一种新的数据集MultiHop-RAG,旨在评估能够从多个证据源检索和推理信息以回答多跳查询的检索增强生成(RAG)系统的性能。MultiHop-RAG包含...
本文探讨了MultiHop-RAG技术如何作为多跳查询的基准检索增强生成方案,通过解决复杂查询中的痛点,提升信息检索的准确性与效率。我们将介绍其实际应用案例,并展望该技术在未来信息检索领域的发展趋势。
Poliakov和Shvai对多跳查询的RAG的研究是一个显著的进步,但它忽略了LLM提取的元数据中的潜在偏差,这可能会扭曲查询结果。LLM尽管复杂,但可以将训练数据中的偏见传播到元数据生成中,影响数据库过滤的中立性。这是一个重要的问题,因为有偏元数据可能导致选择性检索,破坏多跳查询结果。为了维护此类系统的完整性,实施偏差...
1、PIKE-RAG在多跳推理任务上表现出色,特别是在涉及多个信息源和复杂推理路径的任务中,显著优于现有的RAG方法。 2、在开放域基准测试中,PIKE-RAG在HotpotQA、2WikiMultiHopQA和MuSiQue上的表现优于Zero-Shot CoT、Naive RAG、Self-Ask和GraphRAG等方法。 3、在法律领域基准测试中,PIKE-RAG在LawBench和Open Austra...