Buchumschlag

RetrievalQA: Assessing Adaptive Retrieval-Augmented Generation for Short-form Open-Domain Question Answering

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Zhang, Zihan, Fang, Meng, Chen, Ling
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2024
Schlagworte:	Computation and Language
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

RAG-QA Arena: Evaluating Domain Robustness for Long-form Retrieval Augmented Question Answering
von: Han, Rujun, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Answerability in Retrieval-Augmented Open-Domain Question Answering
von: Abdumalikov, Rustam, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Improving Retrieval Augmented Open-Domain Question-Answering with Vectorized Contexts
von: Chen, Zhuo, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Generator-Retriever-Generator Approach for Open-Domain Question Answering
von: Abdallah, Abdelrahman, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Beyond Independent Passages: Adaptive Passage Combination Retrieval for Retrieval Augmented Open-Domain Question Answering
von: Ko, Ting-Wen, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Retrieval Augmented Generation for Domain-specific Question Answering
von: Sharma, Sanat, et al.
Veröffentlicht: (2024)

To Generate or to Retrieve? On the Effectiveness of Artificial Contexts for Medical Open-Domain Question Answering
von: Frisoni, Giacomo, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Improving the Domain Adaptation of Retrieval Augmented Generation (RAG) Models for Open Domain Question Answering
von: Siriwardhana, Shamane, et al.
Veröffentlicht: (2022)

PDF Retrieval Augmented Question Answering
von: Hoang, Thi Thu Uyen, et al.
Veröffentlicht: (2025)

REAR: A Relevance-Aware Retrieval-Augmented Framework for Open-Domain Question Answering
von: Wang, Yuhao, et al.
Veröffentlicht: (2024)

RAG-BioQA: A Retrieval-Augmented Generation Framework for Long-Form Biomedical Question Answering
von: Panchumarthi, Lovely Yeswanth, et al.
Veröffentlicht: (2025)

CIRAG: Construction-Integration Retrieval and Adaptive Generation for Multi-hop Question Answering
von: Wei, Zili, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Denoising Table-Text Retrieval for Open-Domain Question Answering
von: Kang, Deokhyung, et al.
Veröffentlicht: (2024)

FoRAG: Factuality-optimized Retrieval Augmented Generation for Web-enhanced Long-form Question Answering
von: Cai, Tianchi, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Leveraging the Domain Adaptation of Retrieval Augmented Generation Models for Question Answering and Reducing Hallucination
von: Rakin, Salman, et al.
Veröffentlicht: (2024)

BanglaMedQA and BanglaMMedBench: Evaluating Retrieval-Augmented Generation Strategies for Bangla Biomedical Question Answering
von: Sultana, Sadia, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Understanding Retrieval Augmentation for Long-Form Question Answering
von: Chen, Hung-Ting, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Retrieval-Augmented Generation for Domain-Specific Question Answering: A Case Study on Pittsburgh and CMU
von: Sun, Haojia, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Rationale-Guided Retrieval Augmented Generation for Medical Question Answering
von: Sohn, Jiwoong, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Quebec Automobile Insurance Question-Answering With Retrieval-Augmented Generation
von: Beauchemin, David, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Federated Retrieval Augmented Generation for Multi-Product Question Answering
von: Shojaee, Parshin, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Uncertainty Quantification in Retrieval Augmented Question Answering
von: Perez-Beltrachini, Laura, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Generate-then-Ground in Retrieval-Augmented Generation for Multi-hop Question Answering
von: Shi, Zhengliang, et al.
Veröffentlicht: (2024)

KG2QA: Knowledge Graph-enhanced Retrieval-augmented Generation for Communication Standards Question Answering
von: Luo, Zhongze, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Reasoning in Trees: Improving Retrieval-Augmented Generation for Multi-Hop Question Answering
von: Shi, Yuling, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Benchmarking Foundation Models with Retrieval-Augmented Generation in Olympic-Level Physics Problem Solving
von: Zheng, Shunfeng, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Privacy-protected Retrieval-Augmented Generation for Knowledge Graph Question Answering
von: Ning, Yunfeng, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Mitigating Lost-in-Retrieval Problems in Retrieval Augmented Multi-Hop Question Answering
von: Zhu, Rongzhi, et al.
Veröffentlicht: (2025)

LoRE: Logit-Ranked Retriever Ensemble for Enhancing Open-Domain Question Answering
von: Sanniboina, Saikrishna, et al.
Veröffentlicht: (2024)

SPAGHETTI: Open-Domain Question Answering from Heterogeneous Data Sources with Retrieval and Semantic Parsing
von: Zhang, Heidi C., et al.
Veröffentlicht: (2024)

WeQA: A Benchmark for Retrieval Augmented Generation in Wind Energy Domain
von: Meyur, Rounak, et al.
Veröffentlicht: (2024)

BERAG: Bayesian Ensemble Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-based Visual Question Answering
von: Chen, Jinghong, et al.
Veröffentlicht: (2026)

MARA: A Multimodal Adaptive Retrieval-Augmented Framework for Document Question Answering
von: Wu, Hui, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Benchmarking Retrieval-Augmented Multimodal Generation for Document Question Answering
von: Dong, Kuicai, et al.
Veröffentlicht: (2025)

RE-RAG: Improving Open-Domain QA Performance and Interpretability with Relevance Estimator in Retrieval-Augmented Generation
von: Kim, Kiseung, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Bias Evaluation and Mitigation in Retrieval-Augmented Medical Question-Answering Systems
von: Ji, Yuelyu, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Preference-based Learning with Retrieval Augmented Generation for Conversational Question Answering
von: Kaiser, Magdalena, et al.
Veröffentlicht: (2025)

MKRAG: Medical Knowledge Retrieval Augmented Generation for Medical Question Answering
von: Shi, Yucheng, et al.
Veröffentlicht: (2023)

KERAG: Knowledge-Enhanced Retrieval-Augmented Generation for Advanced Question Answering
von: Sun, Yushi, et al.
Veröffentlicht: (2025)

K-COMP: Retrieval-Augmented Medical Domain Question Answering With Knowledge-Injected Compressor
von: Cho, Jeonghun, et al.
Veröffentlicht: (2025)