University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学）

Investigating Retrieval-Augmented Generation Systems on Unanswerable, Uncheatable, Realistic, Multi-hop Queries

研究检索增强生成系统在无法回答、无法欺骗、现实、多跳查询上的应用

Gabrielle Kaili-May Liu, Bryan Li, Arman Cohan, William Gantt Walden, Eugene Yang

机构 * Yale University（耶鲁大学） ； University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） ； Human Language Technology Center of Excellence（语言技术中心卓越中心） ； Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） 纠错

AI总结 本文提出了一种自动创建难以欺骗、现实、无法回答和多跳查询的流程，以更真实地测试RAG系统的性能。

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