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本文提出了 AdaRankLLM，一个自适应检索框架，通过列表排序动态过滤检索到的段落，对自适应 RAG 的必要性提出质疑。研究表明自适应检索对于较弱模型充当噪声过滤器，对于更强模型充当成本效率优化器，在多个数据集和 LLM 上进行了广泛实验。