כתבה
arXiv cs.AI ·
פרקטיקה עץ-בסיסית לפרקטיקה RAG לשאלות עדינות-מבוססות-עדויות דרך תכנון-אדפטיבי ואיסוף-עדויות-מודע-ל-טופולוגיה
A Tree-based RAG Framework for Evidence-Intensive QA via Adaptive Planning and Topology-Aware Evidence Gathering
אפיקטיקה עץ-בסיסית לפרקטיקה RAG לשאלות עדינות-מבוססות-עדויות דרך תכנון-אדפטיבי ואיסוף-עדויות-מודע-ל-טופולוגיה. הפרקטיקה, שנקראת APT-RAG, משתמשת בתכנון-אדפטיבי כדי להרחיב את הפרקטיקה העץ-בסיסית על-פי תלותיות השאלה ודרישות העדויות. היא גם משתמשת באיסוף-עדויות-מודע-ל-טופולוגיה כדי לשפר כיסוי העדויות דרך שימוש בעדויות-אחות, חיפוש ישיר ואיגוד-עדויות מן הענפים.
תקציר מקורי באנגליתarXiv:2609.04981v1 Announce Type: new Abstract: Recent structured RAG methods leverage tree- or graph-based reasoning structures to improve multi-hop QA. However, they face key limitations in evidence-intensive QA, where answering a question requires synthesizing information scattered across dozens or even hundreds of documents: structural rigidity, which limits adaptive reasoning expansion, and topology-ignorant evidence gathering, which prevents effective integration of evidence across different reasoning nodes. To address these issues, we propose APT-RAG, an Adaptive Planning and Topology-aware evidence gathering RAG framework. Adaptive planning dynamically expands the reasoning structure based on question dependencies and evidence requirements, while topology-aware evidence gathering i
קרא במקור המקורי
arxiv.org
פתח כתבה מקורית