arXiv · AI· Jing Liu, Yongxing Qi, Muchen Jiang, Chengnan Hu, Qingqing Peng, Haoming Wang, Yuqing Wang, Yang Yu, Xu Zhang, Ting Wu·· 4 小时前AI 评分20
基于因果关系的 RAG 检索精度改进
From Association to Causation: Improving Retrieval Precision of Retrieval-Augmented Generation via Causal Relations and an Attention Mechanism
AI 导读
该研究提出利用因果关系提升 RAG 检索精度，指出标准终端检索常因相似度仅捕捉关联而非因果导致失效。 方法基于 Reichenbach 共同因原则构建因果图，将查询与文档共享关键词建模为潜在共同因 A，残余关键词为 B。 实验表明该模型在检索可靠性上达到 95% 以上，并验证了其完全本地化部署的可行性。
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