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Un projet open source combine un moteur de règles à algorithme Rete avec du RAG pour justifier chaque décision prise par le système.
Une couche zéro-paramètre entre récupération et génération réduit les hallucinations dues aux mémoires contradictoires de plus de 56%.
Une méthode sans appel LLM supplémentaire prédit et réduit les réponses confiantes mais fausses dans les pipelines RAG multi-hop.
Un nouveau framework RAG identifie les tokens décisifs pendant la génération pour déclencher une récupération de contexte plus précise et efficace.