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Dieser Beitrag untersucht ReaRAG, einen neuartigen Ansatz, der iterative Retrieval-Augmented Generation (RAG) mit wissensgeleitetem Reasoning integriert, um die Faktentreue und Robustheit von Large Reasoning Models (LRMs) bei Multi-Hop-Frage-Antwort-Aufgaben zu verbessern.
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