这项新工作引入了注释链（CoN），以提高检索增强语言模型在面对嘈杂、不相关的文档和处理未知场景时的鲁棒性和可靠性。

RAG技术通过检索方法与深度学习结合，动态整合最新的外部信息，以提高大型语言模型生成文本的可靠性，并解决生成过程中可能出现的错误信息（幻觉）问题。

有关大型语言模型（LLM）约束解码的精选论文列表，包含相关代码和资源，旨在实现更可靠、可控和高效的文本生成。

SGLang是针对LLM推理的下一代界面和运行时环境，通过协同设计前端语言和后端运行时，极大改进了复杂LLM程序的执行和编程效率。

Jax GPT是对Karpathy的nanoGPT的重写，基于Jax和Flax框架构建，旨在提供高效的文本生成能力，支持快速训练和推理，具有易于扩展和修改的架构，能够充分利用高性能的并行计算。

一个基于Llama-70B的创新文本分块策略，针对RAG应用优化，使用中文字符'段'作为特殊标记，实现自动语义分块。

autollm是一个用于快速构建基于检索增强生成（RAG）技术的网页应用的框架，提供简化的API接口，支持多种后端数据源，并且易于扩展与定制，方便开发者快速搭建LLM驱动的应用程序。

实现了对大型语言模型输出的约束解码，支持多种格式的语法规则，并且具有高效的性能。该项目旨在提高语言模型的输出质量，确保生成文本符合特定的语法和结构要求，适用于多种自然语言处理任务。