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引言
伴随技术发展，开放领域问答系统〔Open-Domain Question Answering Systems〕在自然语言处理、人工智能领域中扮演着越来越重点角色，这类系统能够回答关于各类主题难题，从科技到文化，从历史到艺术，为提升开放领域问答系统性能、使用者体验，研究者们提出多种改良方法、技术，本文将介绍如何利用RAG〔Retrieval-Augmented Generation〕技术来改良开放领域问答系统性能。
RAG联网检索
RAG是一种结合检索〔Retrieval〕、生成〔Generation〕技术，在传统生成模型基石上引入外部知识源检索步骤，使得模型能够更好地理解难题并供应准确答案，RAG通过先检索与难题相关文档或段落，再根据这些信息生成答案方法提高准确性。
自动改良与AIGC降重
自动改良是指利用机器学习方法自动调整算法参数以提高性能技术，AIGC降重则是在保留核心信息同时减少文本长度过程，结合这两种技术可以显著提升开放领域问答系统效能、质量。
敏捷开发模式应用
敏捷开发模式着重迅捷迭代、持续交付以及团队之间紧密协作，在实际应用过程中可以结合敏捷开发理念不息调整、完善RAG系统设计方案、技术选型策略。
结论
笔者所述，通过采用先进RAG联网检索技术、自动改良手段可以有效提升开放领域问答系统整体性能；同时结合敏捷开发流程能更好地适应市场更迭满足日益增长信息获取需求，将来研究方向还可以探索更多维度数据融合方法以及更加智能自然语言理解机制从而进一步推动该领域进步与发展。
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