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引言 在低资源环境下，如何提高RAG〔Retrieval-Augmented Generation〕模型鲁棒性、精度是一个重点且具有挑战性研究难题，RAG模型结合检索、生成两种方法，能够在缺乏大量训练数据情况下供应高质量回答，本文将从多个角度探讨如何提高RAG模型在低资源情况下鲁棒性、精度，为相关研
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