EnSI-RAG: Entity-Structure-Indexed Retrieval-Augmented Generation for Long-Document Question Answering
EnSI-RAG：实体结构索引的长文档问答检索增强框架
🧭 长文档 RAG · 实体结构索引 ★ 深度解读
University of Illinois Urbana-Champaign
用实体中心 passage 和 entity-structure index 做检索句柄，把证据定位与答案生成解耦，提升长文档 QA 精度
📌 工作参考价值（4 点）
- 商品/店铺知识库构建：不要用固定 chunking；对每个商品/SKU/商家建实体中心 passage，抽取 type + property/relation/aspect（如价格、规格参数、店铺关系），用 [entity][type][field:value]→psg_id 建离线索引。线上从原始 passage 生成答案，避免表格拆散、属性与值分离。
- 多跳对比/选购问答：把同类商品对比、品牌关系、优惠条件建模为 relation 或双向 relation（如替代品、配件、belongs_to），保留一对多 set-valued 映射而不是折叠成唯一记录；LLM 只做证据合成，不负责搜索。
- 工程实现：offline LLM 抽取成本高但可摊销；online 只需 1 次 retrieval planning + 1 次 generation，适合高 QPS 场景。对商品 spec 表使用 row-level 而非 table-level 粒度；检索深度未必越大越好，可先从小 k 开始调。
- 属性粒度按域选择：标准化粗粒度属性能减少稀疏性，但法律/精确规格类需保留细粒度；电商可对标准品类用粗粒度类目属性，对参数敏感品类保留原始参数名。