IRAH优化RAG检索流水线

Maria Ana Cardei等研究者提出信息检索智能体框架 IRAH，将 LATS-IR 与离线元学习初始化结合，用于在有限评估预算下优化 RAG 检索流水线；研究结果显示，在使用相同元学习初始化时，LATS-IR 在三个同分布基准中的两个上优于 TPE，最高提升 6.4%，在分布外基准上仍具竞争力。 该方法面向需要同时选择检索流水线结构组件和数值超参数的优化任务，IRAH 的目标是减少这类任务对评估预算的需求。上述效果来自研究者报告的基准实验，适用范围限于文中测试的基准和初始化条件。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。