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利用自适应上下文压缩提高 RAG 效率

Created by
  • Haebom

作者

郭书玉、张硕、任兆春

大纲

本文提出了自适应上下文压缩 (ACC) 来解决检索增强生成 (RAG) 中推理成本高的问题。与现有的固定压缩率方法不同，ACC-RAG 会根据输入查询的复杂度动态调整压缩率，从而提高效率和准确率。它利用分层压缩器和上下文选择器，仅保留必要的最少信息，类似于人类浏览文本。使用维基百科和五个问答 (QA) 数据集的实验结果表明，ACC-RAG 的性能优于现有的固定压缩率方法，推理速度比标准 RAG 快四倍以上，同时保持甚至提高了准确率。

Takeaways，Limitations

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Takeaways：
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提出了一种有效解决 RAG 推理成本问题的新方法。
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证明了根据输入复杂度动态调整压缩比的自适应压缩技术的有效性。
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开发一种在不影响准确性的情况下大幅提高推理速度的技术。
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通过分层压缩和上下文选择提出一种有效的信息处理方法。
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Limitations：
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所提出方法的性能可能仅限于特定的数据集。
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需要进一步研究不同类型的 LLM 和 RAG 系统的普遍性。
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由于分层压缩和上下文选择过程的复杂性，计算成本可能会增加。
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需要在真实的大规模应用环境中进行性能评估。
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