本文提出了 REBEL 框架,通过创新性地引入单轮和双轮多标准重排序策略,突破了传统 RAG 系统仅优化上下文相关性的局限,实现了 RAG 系统在答案质量和上下文相关性上的同步提升,并揭示了推理计算力在提升 RAG 系统性能方面的关键作用,为构建更高效、更高质量的下一代 RAG 系统指明了方向。
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