Background
传统检索增强生成（RAG）方法需要实时检索外部文档，不仅计算成本高，还因上下文长度限制影响模型推理能力。
Core Solutions
PRAG通过以下创新设计解决问题：
- 参数化知识嵌入：将外部知识直接编码进LoRA参数模块，替代实时检索
- 三阶段架构::
- 数据增强模块转换文档为结构化训练数据
- 参数训练模块生成文档的向量化表示
- 推理时动态融合多个文档参数
Implementation steps
- 安装预训练模型权重（如LLAMA-2）
- utilization
psgs_w100.tsv.gz等标准数据集进行参数训练 - 通过BM25算法建立检索索引（可选）
Effectiveness Optimization
实测显示该方法可降低40%推理延迟，在NQ、TriviaQA等基准数据集上准确率提升15-20%。
This answer comes from the articlePRAG: Parameterized Retrieval Augmentation Generation Tool for Improving the Performance of Q&A SystemsThe
May not be reproduced without permission:AI productivity tools " 如何解决传统RAG计算开销大且推理能力受限的问题？
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