BIT.UA at BioASQ 14B: Modular Retrieval with pg_textsearch and Qdrant, and Agent-Based Answer Generation
BIT.UA 在 BioASQ 14B：模块化检索与 Agent 共识答案生成
🧭 多Agent共识生成 · 模块化RAG检索
IEETA/DETI, LASI, University of Aveiro, Aveiro, Portugal · IT, University of Aveiro, Aveiro, Portugal · Aalborg University Business School, Aalborg, Denmark
将 PostgreSQL BM25、Qdrant 稠密检索与多 Agent 辩论共识机制引入生物医学问答，取得竞争性 MAP 排名
📌 工作参考价值（4 点）
- 混合检索架构模块化拆分：BM25 倒排用 PostgreSQL pg_textsearch，稠密向量单独用 Qdrant GPU 索引，各自独立扩展与调优；电商搜索/推荐可以借鉴这种拆分，避免绑定单一检索引擎，降低替换成本。
- HyDE 做 query 扩展：用 LLM 生成假设性文档再检索，缓解 query 与文档词汇不匹配问题；在电商搜索 query 改写或长尾词召回中，可尝试 HyDE 生成伪商品描述，提升稀疏召回覆盖。
- Reranker 训练负采样用 dense retrieval 挖掘难负例：比随机负样本更能提升排序模型判别力；推荐精排阶段的负样本采样可以参照，用当前召回模型检索难负例。
- 多 Agent 共识生成机制：多个不同 prompt 的 agent 辩论并迭代收敛，配合 adaptive document retention 保留相关文档，可迁移到商品推荐理由生成、搜索结果摘要或客服问答，提升生成一致性与事实性。