EAGR: Evidence-Guided Adaptive Graph Retrieval
证据引导的自适应图检索 EAGR
🧭 RAG · 证据引导的隐式图多跳检索 ★ 深度解读
IBM
用 VectorDB 元数据中的语义描述符构成隐式图，以积累证据动态选择检索方向，无需显式图或查询改写
📌 工作参考价值（4 点）
- 商品/内容知识库可离线用 LLM 抽取商品属性、卖点、适用人群、实体等作为 metadata 存入现有向量库；共享同一 descriptor 即形成隐式连边，无需构建商品知识图谱或专用 GraphDB。descriptor 必须 grounding 到原文，并做同义/人名归一，能低成本获得图遍历能力。
- 会话式导购/多跳商品搜索中，用「accumulated evidence」选择下一步要扩展的属性或关系，而不是重写整个 query 或遍历所有关联属性：让 LLM 基于已确认的用户约束和商品信息，从当前候选 descriptor 里只挑几个最可能补全信息缺口的方向，可显著节省检索预算。
- 回答/推荐理由生成前增加「充分性校验 + 证据链填空」：让 LLM 写出 (entity, attribute, value) 链，并强制每个 value 必须出现在已检索内容中，能拦截模型用参数记忆胡编，适合电商 QA、卖点解释和售后理由。
- 多跳检索结果按证据链重排，而非仅按 query 相似度：通过关系/属性间接命中的商品或内容，应优先展示能支撑最终结论的节点，可提升 RAG 上下文质量和推荐理由的可信度。