ArgRAG: Explainable Retrieval Augmented Generation using Quantitative Bipolar Argumentation

Fuente: arXiv

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Detalles Bibliográficos
Autores principales:	Zhu, Yuqicheng, Potyka, Nico, Hernández, Daniel, He, Yuan, Ding, Zifeng, Xiong, Bo, Zhou, Dongzhuoran, Kharlamov, Evgeny, Staab, Steffen
Formato:	Preprint
Publicado:	2025
Materias:	Artificial Intelligence Machine Learning
Acceso en línea:	Acceder al recurso
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Descripción
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