#知识检索

ChatKBQA是一个创新的知识库问答框架,采用生成-检索方法。该框架首先利用微调的大语言模型生成逻辑形式,再通过无监督检索替换实体和关系,有效提升了生成和检索效果。ChatKBQA解决了知识检索效率、错误传播和方法复杂性等问题,在WebQSP和CWQ基准测试中展现出优异性能。

RAG-token-nq是一个结合DPR和BART技术的智能问答模型，通过检索wiki_dpr数据集实现知识增强。模型包含问题编码器、检索器和生成器，能够针对事实性问题生成准确答案。基于uncased处理机制，该模型在知识密集型自然语言处理任务中表现优异。

dpr-reader-single-nq-base是Facebook Research开发的开放域问答模型，训练于自然问题数据集。利用Dense Passage Retrieval框架，该模型能够快速准确地检索并回答大规模文字语料中的问答任务，灵活应用于多种场景。需注意模型可能存在的偏见和局限性。