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Self-RAG(SRAG)
Selbstreflexives RAG, das adaptiv entscheidet, ob ein Retrieval nötig ist, und die Retrieval-Qualität mithilfe von Reflexions-Tokens bewertet
In 30 Sekunden
- Was
- Der Agent entscheidet, ob er externes Wissen abrufen soll, bewertet die Qualität der abgerufenen Inhalte und prüft seine eigene Ausgabe vor der Antwort, wobei Reflexionstoken diese Entscheidungen steuern.
- Wann einsetzen
- Aufgaben mit hohem Anspruch an faktische Genauigkeit, bei denen die Sicherheit des Agenten schwankt, oder wenn Abrufkosten ins Gewicht fallen und unnötige Suchen entfallen sollen.
- Achtung
- Reflexionstoken erhöhen Latenz und Kosten; bei schlechter Kalibrierung ruft der Agent ab, wenn er es nicht sollte, oder verzichtet darauf, wenn er es müsste.
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Self-RAG: Überblick
Selbstreflexives RAG, das adaptiv entscheidet, ob ein Retrieval nötig ist, und die Retrieval-Qualität mithilfe von Reflexions-Tokens bewertet
- Retrieval necessity prediction
- Retrieved content evaluation
- Output quality assessment
- Self-correction mechanisms
- Reflection tokens
- Adaptive retrieval strategies
The Agent Architect
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Quellen
Die Veröffentlichungen, Spezifikationen und Repositories, auf denen dieses Muster beruht.
- Self-RAG: Learning to Retrieve, Generate, and Critique through Self-Reflection (Asai et al., 2023)arXiv:2310.11511
- SELF-REFINE: Iterative Refinement with Self-Feedback (Madaan et al., 2023)arXiv:2303.17651
- Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks (Lewis et al., 2020)arXiv:2005.11401
- Self-RAG Official Implementation: Reflection Token Training
- Constitutional AI: Harmlessness from AI Feedback (Bai et al., 2022)arXiv:2212.08073
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