GitHub · 3D 生成新仓库·· 7 天前AI 评分22
GitHub 开源研究仓库 EAR-RAG:证据感知自适应检索与选择性查询恢复
Mohit-Nanda-Krishna/ear-rag
来源与原文
GitHub · 3D 生成新仓库
发布时间:(北京时间)
阅读原始来源 · github.com ↗完整链接与内容说明
https://github.com/Mohit-Nanda-Krishna/ear-rag
本站目前仅有 AI 导读与摘要,未展示原文正文;技术细节、代码和完整结论请查看原始来源。
AI 导读
GitHub 新仓库 EAR-RAG 探索证据感知自适应检索策略,已实现查询分析路由、确定性证据评估 ESA 和有界恢复流程,尚未实现 LLM 生成。现有环境和全新安装均在 Python 3.12.4 上通过 244 项测试。初步 20 题 HotpotQA 检查未见提升:路由后 local-support recall@5 为 75%,低于固定词法检索的 87.5%。
来源:GitHub · 3D 生成新仓库 · github.com