数据集:

• THU-KEG/ReaRAG-20k 语言:
• 英文 基础模型:
• THUDM/glm-4-9b 任务标签:
• 问答 标签:
• 检索增强生成
• 推理

ReaRAG-9B模型

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ReaRAG-9B是基于glm-4-9b训练的增强模型，具备生成知识引导推理链的能力，支持迭代式检索增强生成。该模型支持最大8k tokens的上下文窗口。

具体使用方法请参阅GitHub代码库中的推理指南章节。

📚 引用声明

如果您在研究中使用了本数据集，请引用我们的工作：

@article{lee2025rearag,
  title={ReaRAG：知识引导推理通过迭代检索增强生成提升大型推理模型的事实性},
  author={李志诚 and 曹书林 and 刘金鑫 and 张佳杰 and 刘伟川 and 车晓寅 and 侯磊 and 李涓子},
  journal={arXiv预印本 arXiv:2503.21729},
  year={2025}
}