05月
24日
谷歌发布RAG 系统优化框架，企业级 AI 准确率最高提升 10%
牛透社 5 月 23 日消息，谷歌研究团队发布基于“充分上下文”（sufficient context）概念的 RAG 系统优化框架，该成果通过 arXiv 预印本平台公开（论文编号：arXiv:2505.12345v1）。
该框架利用基于 Gemini 1.5 Pro 的自动评估模型实现上下文充分性分类，单样本测试中 F1 分数与准确率达行业新高。研究显示结合“选择性生成”机制可使主流模型正确率提升 2 -~10%，并建议企业优先优化上下文充分率低于 80%~90% 的 RAG 系统。目前相关技术已在谷歌云 AI 平台进行商业化集成测试。
