arXiv NLP·9 小时前★ 2

论文提出语义分块与混合检索改进长文档 RAG

原文标题:Improving Contextual Retrieval for Long Documents using Semantic Chunking and Hybrid Retrieval Strategies

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AI 智能摘要

一篇 arXiv 论文提出混合 框架,将知识图谱的结构化推理与稠密向量检索的语义覆盖结合,并用基于 的摘要与语义分块提升保留。系统在推理时优先图遍历、必要时回退向量检索。在 MultiHop- 数据集上,该方法在精确匹配与复杂查询检索准确率上优于纯向量与纯图基线。

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原始标题:Improving Contextual Retrieval for Long Documents using Semantic Chunking and Hybrid Retrieval Strategies
AI 中文标题:论文提出语义分块与混合检索改进长文档 RAG
来源:arXiv NLP · 发布于 9 小时前
分类:学术研究 · AI 重要度:★ 2(2)
标签:RAG / 知识图谱 / 语义分块 / 长文档检索 / 多跳推理
关键词:RAG 混合检索 / 语义分块 / 知识图谱 检索增强 / 多跳推理 / 长文档问答
AI 处理:2026/11/9 15:01:22 · 模型 deepseek-chat · 规则版本 2026-10-21.1
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