Beyond One-Shot Expansion: Contrastive Evidence Exploration for Multi-Hop Retrieval
超越一次性扩展：多跳检索的对比证据探索
🧭 多跳 RAG 检索 · 对比证据探索 ★ 深度解读
Chung-Ang University
训练免的多跳检索框架，通过对比 facet 索引、证据条件探索和覆盖感知重排提升 RAG 证据召回
📌 工作参考价值（4 点）
- 可直接迁移到电商搜索中的复杂意图查询：将原始 query 视为多跳证据链的起点，利用 LLM 基于已检索商品/属性生成下一轮 probe，逐步发现缺失的品类、品牌或属性约束，避免一次性扩展引入噪声。
- 借鉴 passage-specific contrastive facets 思想：为每个商品或知识片段离线生成“区分性问答对”（如“该商品与相似商品的差异点”），在召回阶段作为附加信号，帮助提升稠密检索对相似商品的区分度，避免同款/相似款混淆。
- Coverage-aware 贪心选择可以用于重排：在电商推荐或广告素材排序中，用生成多个 probe 分别代表不同用户意图，通过最大化边际覆盖增益选择集合，保证最终结果覆盖不同意图而非重复满足同一需求。
- 工程上，该框架 training-free，只需复用已有 embedding 和 LLM；但离线对比 facet 构建和在线多轮 LLM 调用成本较高，可以先在小而美的商品知识库上预计算，或者限制邻居数量和轮数来权衡 latency。