我们认为 RAG 具有广阔的潜力 ， 这就是我们今天发布它作为 Hugging Face Transformer 库的一个组件的原因 。 Hugging Face 的 Transformer 已经成为开源自然语言处理中事实上的标准 ， 这要归功于它较低的进入门槛和对最新模型的覆盖 ， 并且它与新的 Datasets 库集成 ， 以提供 RAG 所依赖的索引知识源 。 现在 ， 随着 RAG 的加入 ， 我们相信社区将能够基于检索的生成应用于我们已经探索过的知识密集型任务和一些我们甚至还没有想到的任务 。
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RAG 解放了研究人员和工程师 ， 使他们能够快速开发和部署解决方案 ， 以完成自己的知识密集型任务 ， 而这些任务只需五行代码即可完成 。 我们可以预见未来对知识密集型任务的研究潜力 ， 这些任务就像今天的情绪分析这样的轻量级知识任务一样简单易懂 。
作者介绍：
Sebastian Riedel ， 研究主管；Douwe Kiela ， 研究科学家；Patrick Lewis ， FAIR 博士生；Aleksandra Piktus ， 软件工程师 。
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延伸阅读：
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