每日推荐一篇专注于解决实际问题的外文，精准翻译并深入解读其要点，助力读者培养实际问题解决和代码动手的能力。
欢迎关注公众号（NLP Research），及时查看最新内容
原文标题：Better RAG with Active Retrieval Augmented Generation FLARE
原文地址：https://blog.lancedb.com/better-rag-with-active-retrieval-augmented-generation-flare-3b66646e2a9f
欢迎深入了解Forward-Looking Active Retrieval Augmented Generation（FLARE）（译：前瞻性主动检索增强生成），这是一种提高大型语言模型（LLM）准确性和可靠性的创新方法。我们将探讨 FLARE 如何解决 LLM 中的幻觉难题，尤其是在复杂的长篇内容生成任务中。
LLM 中的幻觉指的是生成错误或毫无根据的内容。这个问题在涉及大量输出的任务中更加显著，例如长文本问答、开放域摘要和思维链推理，这个问题会变得更加突出。FLARE 的目标是通过在生成过程中整合经过验证的外部信息来减少这些不准确性。
