Retrieval-Augmented Question Answering over Scientific Literature for the Electron-Ion Collider
Questo lavoro presenta un'applicazione di domande e risposte basata su Retrieval-Augmented Generation (RAG) e sul modello open-source LLaMA, ospitata localmente per garantire la privacy dei dati e offrire una soluzione economica per interrogare la letteratura scientifica sull'Electron-Ion Collider (EIC).