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Cet article explore ReaRAG, une nouvelle approche qui intègre la génération augmentée par la récupération itérative (RAG) avec le raisonnement guidé par les connaissances afin d’améliorer la factualité et la robustesse des grands modèles de raisonnement (LRM) dans les tâches de réponse aux questions à plusieurs étapes.
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