Framework de self-reasoning para RAG

Publicado em 30 de julho de 2024, o material descreve um framework de self-reasoning para geração aumentada por recuperação (RAG). Ele usa um modelo de linguagem para avaliar a relevância dos documentos recuperados, selecionar e citar trechos como evidência e analisar essas trajetórias antes de gerar uma resposta.

Segundo o post, o framework alcança desempenho comparável ao GPT-4 com 2 mil exemplos de treinamento gerados por esse modelo. A avaliação de relevância e a seleção de evidências são apresentadas como meios de tornar respostas de RAG mais rastreáveis. Para verificar o resultado e seus limites, consulte o post original, confira a descrição do método e examine a avaliação e as condições informadas pela fonte.