RAG性能暴增20%！清华等推出“以笔记为中心”的深度检索增强生成框架，复杂问答效果飙升

针对当前大语言模型在复杂问答中的知识整合难题，清华大学等机构联合提出的DeepNote方法通过引入“笔记”作为知识载体，实现了更高效的知识探索与整合。DeepNote采用三阶段流程：笔记初始化、适应式检索和答案生成，显著提升了信息密度与性能。实验表明，DeepNote在多个QA任务中性能较基础RAG提升20.1%，并支持灵活的自适应控制，适用于法律、医学等高要求场景，展现出广泛的应用潜力。
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