जॉर्जिया टेक और NVIDIA के दो चीनी विद्वानों ने मिलकर RankRAG नामक एक नवोन्मेषी फाइन-ट्यूनिंग फ्रेमवर्क विकसित किया है, जिसने जटिल RAG प्रक्रियाओं को महत्वपूर्ण रूप से सरल बनाया है, एकल LLM का उपयोग करके खोज, रैंकिंग और जनरेशन कार्यों को एकीकृत संचालन के लिए लागू किया गया है, जो पारंपरिक प्रक्रियाओं से कहीं बेहतर परिणाम देता है। RAG तकनीक बड़े पैमाने पर टेक्स्ट जनरेशन में सहायता के लिए सामान्यतः उपयोग की जाती है, हालाँकि, मौजूदा प्रक्रियाओं ने k मान चयन की सीमाओं को तीव्रता से पहचान लिया: जब k मान बहुत बड़ा होता है, तो लंबी संदर्भ प्रक्रिया करना कठिन हो जाता है, या जब k मान बहुत छोटा होता है, तो खोज दक्षता में कमी आती है। RankRAG