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GRASP提出规划引导图检索方法

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AI 综述

Yicheng Tao等作者提出面向半结构化知识库的GRASP混合检索方法,并称其在三个STaRK基准测试上的各项指标均达到最佳,平均Hit@1较最强基线提升18.6个百分点;每次查询耗时2.47秒。 GRASP使用小型LLM规划器一次调用生成可执行图计划,融合图排序与文本排序,再由微调重排序器处理候选结果;规划器通过强化学习优化其对融合排序的增益。

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10月16日
  1. arXiv · Machine Learning
    GRASP:面向半结构化知识库的规划引导图检索、自适应融合与重排序

    GRASP提出一种面向半结构化知识库的混合检索器,通过小型LLM规划器一次调用生成可执行图计划,并融合图排序与文本排序。微调重排序器随后重排候选结果,规划器通过强化学习优化其对融合排序的增益。在三个STaRK基准测试上,GRASP各项指标均取得最佳结果,平均Hit@1较最强基线提升18.6个百分点,每次查询耗时2.47秒。

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