RELOOP: Un Framework RAG Consapevole della Struttura per QA Eterogenea Multi-Step
RELOOP è un nuovo framework di generazione aumentata da recupero progettato per gestire domande multi-step e fonti di evidenza eterogenee come testo, tabelle e grafi di conoscenza. Introduce la Sequenza Gerarchica (HSEQ) per linearizzare documenti diversi in una struttura gerarchica reversibile con tag strutturali leggeri. Il framework utilizza un Agente Capo per la guida e un Agente di Iterazione per il recupero consapevole della struttura, eseguendo salti genitore/figlio, vicini di riga/colonna di tabella e relazioni KG. L'evidenza viene canonizzata prima della sintesi della risposta, con un ciclo di raffinamento opzionale per risolvere le contraddizioni. Esperimenti su HotpotQA, HybridQA, TAT-QA e MetaQA mostrano una migliore accuratezza ed efficienza rispetto ai metodi RAG di base.
Fatti principali
- RELOOP utilizza la Sequenza Gerarchica (HSEQ) per linearizzare documenti, tabelle e grafi di conoscenza.
- Il framework impiega un Agente Capo e un Agente di Iterazione per il recupero.
- Esegue azioni consapevoli della struttura come salti genitore/figlio e vicini di riga/colonna di tabella.
- Un ciclo di raffinamento opzionale risolve le contraddizioni rilevate.
- Testato sui dataset HotpotQA, HybridQA, TAT-QA e MetaQA.
- RELOOP mira a bilanciare accuratezza, latenza e budget di token/strumenti.
- L'articolo è disponibile su arXiv con ID 2510.20505.
- L'approccio è progettato per compiti QA eterogenei multi-step.
Entità
Istituzioni
- arXiv