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QDRAG 框架提出：查询分解提升 RAG 引用忠实度
论文提出可归因 RAG 新框架 QDRAG，将问题拆解为原子子问题以识别隐式实体，并用重排序器剪除上下文干扰，缓解过度引用问题。作者还提出 QD-C 与 QD-R 两种零样本查询分解方法。在四个多模态问答基准上，QDRAG 在域内与域外测试均超越所有基线，甚至超过 Gemini-Pro。
arXiv NLP6 小时前
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论文提出可归因 RAG 新框架 QDRAG，将问题拆解为原子子问题以识别隐式实体，并用重排序器剪除上下文干扰，缓解过度引用问题。作者还提出 QD-C 与 QD-R 两种零样本查询分解方法。在四个多模态问答基准上，QDRAG 在域内与域外测试均超越所有基线，甚至超过 Gemini-Pro。