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文章主要内容和创新点主要内容本文是乔治亚理工学院DS@GT团队为参与2025年CLEF Touché竞赛中的“检索增强辩论（RAD）”任务所做的研究。研究聚焦于大型语言模型（LLMs）在辩论中的两类应用：一是结合论据数据集生成结构化辩论回应，二是对辩论过程中的表述进行评估。方法：团队选取了来自OpenAI、Anthropic、Google的6个主流LLM（如GPT-4.1、Claude Opus 4、Gemini 2.5等），通过检索增强生成（RAG）技术，利用Elasticsearch和Stella嵌入从ClaimRev语料库中检索top10相关文档作为上下文，辅助模型生成辩论回应；同时设计自动评估管道，从“质量（Quality）、数量（Quantity）、方式（Manner）、相关性（Relation）”四个维度对回应进行评估。结果：LLMs在给定相关论据时辩论表现较好，但回应普遍冗长（如Claude Opus 4平均每句56.5词）；评估时模型一致性较高，但严格程度差异显著（Anthropic模型评分最低，Gemini 2.5 Flash评分最高）。在官方排行榜中，GPT-4.1和Gemini-2.5的表现位居前列。其他发现：分析了不同模型的成本差异（如Gemini 2.5 Flash评估成本最低，Claude Opus 4最高），并讨论了系统实现中的挑战（如API集成、评估迭代难度）及未来优化方向。创新点 DS@GT at Touch\‘e: Large Language Models for Retrieval-Augmented Debate
文章主要内容和创新点主要内容本文是乔治亚理工学院DS@GT团队为参与2025年CLEF Touché竞赛中的“检索增强辩论（RAD）”任务所做的研究。研究聚焦于大型语言模型（LLMs）在辩论中的两类应用：一是结合论据数据集生成结构化辩论回应，二是对辩论过程中的表述进行评估。方法：团队选取了来自OpenAI、Anthropic、Google的6个主流LLM（如GPT-4.1、Claude Opus 4、Gemini 2.5等），通过检索增强生成（RAG）技术，利用Elasticsearch和Stella嵌入从ClaimRev语料库中检索top10相关文档作为上下文，辅助模型生成辩论回应；同时设计自动评估管道，从“质量（Quality）、数量（Quantity）、方式（Manner）、相关性（Relation）”四个维度对回应进行评估。结果：LLMs在给定相关论据时辩论表现较好，但回应普遍冗长（如Claude Opus 4平均每句56.5词）；评估时模型一致性较高，但严格程度差异显著（Anthropic模型评分最低，Gemini 2.5 Flash评分最高）。在官方排行榜中，GPT-4.1和Gemini-2.5的表现位居前列。其他发现：分析了不同模型的成本差异（如Gemini 2.5 Flash评估成本最低，Claude Opus 4最高），并讨论了系统实现中的挑战（如API集成、评估迭代难度）及未来优化方向。创新点