Análise do problema
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
- Mecanismos de integração dinâmica：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)
Processo de operação específico
- 准备环境：安装PyTorch 2.1+和transformers库
- modificações
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
melhores práticas
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。
Essa resposta foi extraída do artigoPRAG: Parametric Retrieval Augmentation Generation Tool for Improving the Performance of Q&A Systems (Ferramenta de geração de aumento de recuperação paramétrica para melhorar o desempenho dos sistemas de perguntas e respostas)O
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " Como otimizar o raciocínio abrangente de um sistema de perguntas e respostas ao lidar com documentos longos?
