持续文档创作的知识拉取请求

我们引入了知识拉动请求（KPR），这是一个持续文档创作的框架，使每个更改都可解释。随着来自其他来源、语言或时间的新知识出现，文档需要不断修订，但现有方法要么在不考虑知识变化的情况下进行编辑，要么从头开始重新生成。 KPR 通过提取声明、过滤并将其路由到各个部分以及标记与现有内容的冲突，将新知识集成到文档中，生成一个变更日志，将知识更改（声明提案）与文本更改方式（文档差异）分开。我们评估跨语言修订维基百科和更新 RAGTIME 上查询驱动报告的 KPR。与从源重写或从头开始重新生成相比，KPR 集成了更多信息并更好地保留现有内容，同时为生成的每个词元添加最多信息。一篇经过 KPR 修订的文章还比带有搜索的前沿模型更好地回答问题，后者不会显示仅以其他语言记录的知识。