告别错误累计与噪声干扰，EviNote-RAG 开启 RAG 新范式

一项由蚂蚁集团、清华大学、浙江大学及多所国际高校联合完成的研究提出新型检索增强生成框架EviNote-RAG，旨在解决当前RAG系统在复杂任务中稳定性差的问题。该框架引入“支持性证据笔记”（SEN）和“证据质量奖励”（EQR）两项创新机制，通过结构化笔记过滤噪声并确保推理逻辑一致性。实验结果显示，EviNote-RAG在多个问答基准测试中F1得分显著提升，其中HotpotQA提升20%、Bamboogle提升40%、2Wiki提升91%。研究还表明，该方法在训练稳定性、计算效率和输出质量方面均优于传统模型，为RAG技术在多跳推理和跨域任务中的应用提供了更稳健的解决方案。
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