Agentic CoT驱动,清华DO-RAG领域问答性能飙升33%,远超FastGPT、Dify

DO-RAG是清华提出的可扩展且可定制的混合问答框架,结合多级知识图谱构建与语义向量检索,采用新颖的Agentic CoT架构从非结构化文档中提取结构化关系,通过融合图检索和向量检索结果生成上下文感知的回答,并引入基于事实的细化步骤减少幻觉。

清华提出ConCISE:简单有效,Reasoning过程砍掉一半,准确率不降!

MLNLP社区是国内外知名的机器学习与自然语言处理社区。该社区致力于促进学术界、产业界和爱好者的交流与进步,特别是初学者的成长。最新研究表明,通过信心注入和早停机制,可以显著减少模型的冗余推理步骤,提高准确性而不影响性能。