HiPerRAG: High-Performance Retrieval Augmented Generation for Scientific Insights
HiPerRAG: High-Performance Retrieval Augmented Generation for Scientific Insights [72.8] HiPerRAGは360万以上の科学論文から知識をインデクシングし取り出すワークフローである。 コアとなるのはマルチモーダル文書解析のための高スループットモデルであるOreoと、クエリ対応エンコーダの微調整アルゴリズムであるColTrastだ。 HiPerRAGは、既存の科学的質問応答ベンチマークと、この研究で導入された2つの新しいベンチマークで堅牢なパフォーマンスを提供する。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 07 May 2025 22:50:23 GMT)
「Despite the widespread adoption of RAG, it faces three significant technical challenges that hinder its ability to scale to millions of documents.」はまさにその通りで、大規模RAGの構築にとって参考になる論文。