FootprintRAG: Visual Analytics for Evidence Context Refinement in RAG-based Scientific Literature Exploration
FootprintRAG：科学文献探索中RAG证据上下文精炼的可视化分析系统
🧭 RAG 证据上下文可视化精炼
Computer Network Information Center, Chinese Academy of Sciences · University of Chinese Academy of Sciences · Hangzhou Institute for Advanced Study, UCAS · University of Technology Sydney · Western Sydney University
将RAG证据上下文显式化为可检查、可修订对象，通过LLM-agent与可视化视图支持多轮检索、证据精炼与溯源摘要生成
📌 工作参考价值（4 点）
- 在商品知识库问答或客服 RAG 场景，把检索到的证据片段（商品属性、用户评论、政策条款）显式呈现为可勾选/排除的候选列表，生成前允许业务人员修正证据上下文，减少隐式过滤导致的错误答案。
- 引入多轮检索轨迹可视化：记录每轮 query 变体、召回、重排和采纳/丢弃状态，便于调试 RAG pipeline，定位漏召回或误排序原因，类似检索评估矩阵。
- 用 LLM-agent 自动化证据评估与补充候选生成：对每条证据打分并基于语料级证据空间推荐 ERS 排名补充候选，可迁移到广告文案生成中的素材/卖点证据挖掘与推荐。
- 摘要生成支持 provenance-aware，每条结论可追溯到来源证据单元，适用于电商导购内容合成或商品推荐理由解释，增强可信度与合规性。