ISO-RAG：等周噪声控制的检索增强生成
原文标题：ISO-RAG: Isoperimetric Noise Control for Retrieval-Augmented Generation
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ISO-RAG将知识图谱投影到双曲空间，预计算等周轮廓以剪枝虚假边，限制搜索空间。在多跳问答基准上，检索召回和精确匹配分别提升10%和4.3%，同时消除全局遍历的延迟瓶颈。
- 问题
- 图RAG多跳问答存在语义漂移与全局遍历高延迟。
- 方法
- 将知识图谱投影到双曲空间预计算等周轮廓，剪枝虚假边以约束PPR扩散范围。
- 结果
- 多跳QA基准上检索召回平均提升10.0%，下游精确匹配提升4.3%，消除全局遍历延迟瓶颈。
- 影响
- 为图RAG提供精度与延迟兼得的检索层改造方案，适合线上多跳问答系统。
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