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基于嵌入检索与大语言模型过滤：在7,354项随机试验语料中证据发现率达92%
Nothing Left Behind: Finding Evidence from a Large Randomized Evaluation Corpus
AI 导读
一项针对7,354项随机试验语料的研究显示，基于文本嵌入检索候选、再由语言模型筛选的两阶段方法可找到系统综述应纳入证据的92%，而传统标签检索仅找到45%。该方法的单次查询成本随检索深度上升。研究据此支持将广泛候选召回与针对具体查询的证据过滤相结合的两阶段架构。
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