Meta超级智能实验室首篇论文：重新定义RAG

Meta超级智能实验室重磅论文：REFRAG框架将RAG首字生成速度提升30倍，彻底解决长上下文处理难题！

引言

Meta超级智能实验室的首篇论文，提到了RAG（检索增强生成）技术以及REGRAG框架的创新，特别是在上下文处理效率上的突破。

RAG技术的工作原理

RAG通过外部知识库进行检索，将相关信息提取后，由大型语言模型（LLM）生成答案。其原理在于、当LLM被要求处理上下文时，会遇到处理宾语和理解背景知识的困境。

REFRAG的创新

REFRAG框架包含多个步骤，其中‘压缩、感知、扩展’的流程显著降低了计算负担，同时确保了生成答案的准确性。这种方法为多轮对话、摘要等任务提供了新的解法。

结论

最终，该研究证实了战略网络的有效性，通过优化信息处理，REFRAG框架成功解决了当前RAG应用在效率上面临的困难。为AI技术的发展提供了有力的支持和帮助。

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