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RAFT(Retrieval Augmented Fine-Tuning,检索增强微调)是 2024 年提出的微调策略:在微调阶段就把检索文档混入训练数据,让模型学会"查阅资料再回答",而不是像传统 RAG 那样只在推理时做检索。RAFT 训练出的模型在推理时配合检索,效果优于纯
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