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AI 大模型

RAG / 检索增强生成

检索增强生成、向量检索、知识库问答和面向大模型的搜索系统。

2026-07-14 至 2026-07-14 共收录 1 信号源:cs.IR, cs.CL, cs.AI, cs.DB

1. 知识库问答 1 篇

2402.01767 2026-07-14 cs.CL cs.AI cs.LG 版本更新 86%

HiQA: A Hierarchical Contextual Augmentation RAG for Multi-Documents QA

HiQA:一种用于多文档问答的分层上下文增强检索与生成模型

Xinyue Chen, Pengyu Gao, Jiangjiang Song, Xiaoyang Tan

机构 * Nanjing University of Aeronautics and Astronautics(南京航空航天大学) Southeast University(东南大学) Hello World(Shanghai) Technology Co., Ltd.(Hello World(上海)科技有限公司)

专题命中 知识库问答 :RAG(title,abstract);retrieval-augmented generation(abstract);分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 针对检索增强生成在多文档问答中面对大量相似文档时检索准确性有限的问题,提出HiQA框架,它集成级联元数据与多路径检索机制,还发布MasQA基准,在多文档环境中展现了最优性能。

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