利用检索增强生成（RAG）发现知识缺口
信息检索
2023-12-14 v1 人工智能
计算与语言
摘要
本文提出了一种利用检索增强生成（RAG）模型发现互联网上知识缺口的方法。通过模拟用户搜索行为，该 RAG 系统识别并解决信息检索系统中的缺口。研究证明了 RAG 系统在生成相关建议方面的有效性，其准确率稳定在 93%。该方法可应用于多个领域，如科学发现、教育增强、研究发展、市场分析、搜索引擎优化和内容开发。结果突显了识别和理解知识缺口对于指导未来工作的价值。
引用
@article{arxiv.2312.07796,
title = {Harnessing Retrieval-Augmented Generation (RAG) for Uncovering Knowledge Gaps},
author = {Joan Figuerola Hurtado},
journal= {arXiv preprint arXiv:2312.07796},
year = {2023}
}