Framework usa aprendizado por reforço para escolher quando buscar informações em texto e grafos durante o raciocínio, com recompensa que desestimula consultas desnecessárias.
RouteRAG é um framework de geração aumentada por recuperação (RAG) que usa aprendizado por reforço para treinar um modelo a escolher ações de busca em texto e grafos durante o raciocínio. O método acrescenta uma recompensa de eficiência para desestimular buscas desnecessárias.
A abordagem busca equilibrar a correção das respostas e o custo de consultar dados em grafos. Se você usar IA para estudar ou aplicar essa ideia, evite inserir dados pessoais ou informações confidenciais; avalie também as respostas e as fontes antes de usá-las.