embedder-training

Q-RAG 引入了一种基于强化学习的 Embedder 模型微调方法，以实现高效的多步检索，并在长达 10M token 的长上下文基准测试中取得了最先进的结果。该方法为微调小型 LLM 以处理复杂的多步搜索任务提供了一种资源高效的替代方案。