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NVIDIA研究人员推出顺序保留检索增强生成（OP-RAG）方法，以增强大语言模型（LLM）的长上下文问答能力总部位于加利福尼亚州圣克拉拉市的NVIDIA研究人员提出了一种顺序保留检索增强生成（OP-RAG）方法来应对这些挑战。OP-RAG通过保留处理所检索文本块的顺序，相较于传统的RAG方法提供了显著的改进。不同于现有的RAG系统，后者根据相关性分数优先级排序文本块，OP-RAG机制则保留了文本的原始顺序，确保在检索过程中上下文和连贯性得以保持。这一进步使得相关信息的检索更加结构化，避免了传统RAG系统中可能会检索到高度相关但上下文不一致的数据的陷阱。OP-RAG方法引入了一种创新机制来重组信息处理方式。首先，大规模文本被拆分成较小的、顺序的文本块。这些文本块根据它们与查询的相关性进行评估。OP-RAG并不是仅仅根据相关性对它们进行排序，而是确保这些文本块以它们在原始文档中出现的顺序保留。这种顺序保留有助于模型专注于检索最具有上下文相关性的数据，而不会引入不相关的干扰。研究人员表明，这种方法显著提高了答案生成的质量，特别是在长上下文场景中，保持连贯性至关重要。阅读我们的完整观点: https://www.marktechpost.com/2024/09/10/nvidia-researchers-introduce-order-preserving-retrieval-augmented-generation-op-rag-for-enhanced-long-context-question-answering-with-large-language-models-llms/论文: https://arxiv.org/abs/2409.01666@郴江郑明兰 @PM圈子
