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微软亚洲研究院与上海交通大学联合团队在2023年EMNLP会议上提出了一种名为Rewrite-Retrieve-Read（RER）的新型检索增强框架。该框架通过在传统检索流程前引入查询重写（Query Rewriting）步骤，有效缩小了用户输入文本与目标检索内容之间的语义差距。实验表明，RER显著提升了大型黑箱模型在复杂问答任务中的检索准确率与整体性能，为增强模型外部知识获取能力提供了可解释且高效的解决方案。