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Retrieval as a practical fix for data fragmentation in Africa

Domaine:

natural language processing
Créateur:
OsaUmaOlu
Éditeur:
CucKha
Éditeur:
Zenodo
Hôte:avatar
A benchmark study of Retrieval-Augmented Generation (RAG) for African institutional data, demonstrating how retrieval grounding mitigates contextual blindness in large language models and improves accuracy, faithfulness, and trustworthiness across fragmented, multilingual, and heterogeneous information sources.

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doi.orgzenodo.org

Tasks

information retrieval

Licenses

Creative Commons Attribution 4.0 Internationalhttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0/legalcode