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Esta publicación explora ReaRAG, un enfoque novedoso que integra la generación aumentada por recuperación iterativa (RAG) con el razonamiento guiado por conocimiento para mejorar la exactitud y la robustez de los Large Reasoning Models (LRM) en tareas de respuesta a preguntas de múltiples saltos.
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