RAG / 检索增强生成

Less Is More: Elevating RAG via Performance-Driven Context Compression

少即是多：通过性能驱动的上下文压缩提升RAG

Ziqiang Cui, Yunpeng Weng, Xing Tang, Peiyang Liu, Shiwei Li, Bowei He, Jiamin Chen, Yansen Zhang, Xiuqiang He, Chen Ma

机构 * City University of Hong Kong, Hong Kong SAR, China（香港城市大学） ； Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence, Abu Dhabi, UAE（阿布扎赫尔 Mohamed bin Zayed 人工智能大学） ； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； Peking University, Beijing, China（北京大学） ； Shenzhen Technology University, Shenzhen, China（深圳技术大学） 纠错

专题命中 长文档RAG ：RAG(title,title_cn)；retrieval-augmented generation(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 提出CORE-RAG框架，利用任务性能作为反馈信号迭代优化压缩策略，在3%压缩率下平均精确匹配得分提升3.3点。

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