BERAG：以贝叶斯集成替代文档拼接的RAG框架

Jinghong Chen等作者提出贝叶斯集成检索增强生成框架BERAG及配套的BEFT微调方法。该框架不再把检索到的文档拼接成单一上下文，而是让语言模型分别以单篇检索文档为条件生成，并用贝叶斯规则逐 token 更新各文档的后验概率，作为集成权重。 据作者描述，BERAG面向知识型视觉问答任务。目前公开信息为框架与方法层面的提出，尚未见其与其他RAG方法对比的效果数据。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。