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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.

Explora cómo OPEN-RAG mejora las capacidades de razonamiento en la Generación Aumentada por Recuperación (RAG) utilizando Modelos de Lenguaje Grandes (LLMs) de código abierto, superando a los modelos más avanzados en precisión y velocidad.