清大 NLP RAG（下）：檢索器接上生成器之後——從 ORQA、REALM 到 Self-RAG｜清大高宏宇 自然語言處理 主題單元
W11_RAG.pdf 的後半從「From Retrievers to QA」那一頁開始，把檢索器和讀者（reader）接成完整的問答系統。先看 2019–2020 年用 BERT 當讀者的 ORQA 與 REALM，再看第一篇叫 RAG 的論文和凍結 LLM 的 REPLUG；接著用一張表整理七個近年修法：改寫查詢（Query Rewriting、HyDE）、讓生成器不怕雜訊（RetRobust、RAFT、RAAT）、決定何時檢索（FLARE、Self-RAG）。最後談雜訊的類型、LLM 在 RAG 裡該有的四種能力，以及生成式檢索（GR）與可靠回應生成（RRG）。錄影方面，W11 週四那支講到 RAG 論文為止，後面的頁數本文找不到對應的錄影片段。