Problem analysis
传统方法处理长文档时存在信息丢失和重点分散的问题，主要受限于上下文窗口大小。
PRAG的改进方案
- 参数压缩技术：将文档关键信息蒸馏为768维参数向量
- 动态融合机制：推理时自动加权合并TOP-K相关文档参数
- 自我增强模式：支持复用预处理的参数化数据集（
data_aug.tar.gz)
Specific operation process
- 准备环境：安装PyTorch 2.1+和transformers库
- modifications
root_dir_path.py配置数据存储路径 - 选择执行模式：
- 快速模式：直接加载预增强数据
- 定制模式：自行处理Wikipedia等原始数据集
best practice
建议对专业领域文档进行微调训练，可搭配langchain框架实现多轮问答优化。
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 " 怎样优化问答系统在处理长文档时的综合推理能力？
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