arXiv · NLP· Samarth Varshney, Ritu Yadav·· 4 小时前AI 评分29
TriageRAG：面向专业领域的失败感知自训练检索增强生成方法
TriageRAG: Failure-Aware Self-Training for Adapting Retrieval-Augmented Language Models to Specialized Domains
AI 导读
TriageRAG 提出失败感知自训练方法，通过探针将自生成问题分为已知、解决、上下文失败和检索失败四类并路由至对应训练信号。 该方法使用 Qwen3-4B 和 Qwen3-8B 骨干模型，在 11 个数据集上比 SimRAG 高 1.2-6.4 分，且是唯一在所有检索损害案例中恢复闭卷水平的技术。 实验证实轮次过滤移除缺乏证据的上下文，防止读者过度信任噪声检索，从而定位领域差距。
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