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今天的主题是：DynamicRAG: Leveraging Outputs of Large Language Model as Feedback for Dynamic Reranking in Retrieval-Augmented Generation

Summary

DynamicRAG 提出了一种新颖的检索增强生成（RAG）框架，旨在通过一个动态重排序器优化大型语言模型（LLM）的性能。这个重排序器被建模为一个强化学习智能体，它根据LLM输出的质量反馈来调整检索文档的顺序和数量。该系统分两个阶段进行训练：首先通过行为克隆学习基础的重排序能力，然后通过与生成器互动进行强化学习优化。实验结果表明，DynamicRAG在多项知识密集型任务中表现出色，超越了现有方法，并且通过动态调整文档数量和高效的LLM调用，显著提高了效率和准确性。

原文链接：https://arxiv.org/abs/2505.07233