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Multi-hop-qa

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    ReaRAG: Verbesserung der Faktentreue in großen Reasoning-Modellen durch wissensgeleitetes Reasoning
    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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    OPEN-RAG: Verbesserung des Retrieval-Augmented Reasoning mit Open-Source LLMs
    Erfahren Sie, wie OPEN-RAG die Fähigkeiten des Retrieval-Augmented Generation (RAG) durch den Einsatz von Open-Source Large Language Models (LLMs) verbessert und dabei state-of-the-art Modelle in Genauigkeit und Geschwindigkeit übertrifft.
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