大模型在许多任务上表现出色，但更新知识成本高。为了解决这一问题，科学家们提出了RA-ISF方法，通过迭代自反馈检索增强，让大模型能够更好地学习和理解新知识。这一方法包括自我知识、文章相关性和问题分解三个模块，分别负责指导大模型回答问题、筛选相关内容和解决问题分解。经过一系列迭代处理，研究人员确保了文本相关性和知识结合的有效性，提高了大模型的性能表现。
RA-ISF方法在多种任务和数据集中表现出色，为大模型应用提供了新的理论基础。未来，这一方法可以用于知识增强、语料知识存储优化和数据隐私保护等多个领域。研究人员将继续更新和完善这一框架，为用户提供更好的服务和功能。
