Hi-Q: Hierarchical Evidence-guided Query Refinement for Multi-Hop Question Answering
Hi-Q：面向多跳问答的层级证据引导查询细化
🧭 多跳问答的 query 粒度控制 ★ 深度解读
POSTECH
将query粒度作为控制变量，用检索证据支持信号决定是否分解，构建依赖有序的查询树，在全语料多跳QA上显著超过图RAG与迭代检索
📌 工作参考价值（4 点）
- 在电商多跳 query（如“送妈妈生日礼物”）召回中，不要预先固定拆成 N 步；先让 reader 基于召回商品判断当前 query 是否可由证据支持，不可答才触发分解。这种“证据条件触发”比按复杂度静态 Routing 更抗漂移，且无需训练分类器。
- 分解时强制依赖顺序：左分支先解析前提实体/属性（品牌、品类、用户特征），把结果写入 history，再生成右分支 query；工程上用 append-only history 保证下游检索可见前置答案，降低召回干扰。
- 增加一个语义覆盖 verifier：每次二元分解后检查左右子 query 是否完整保留父 query 意图，最多修复一次；在营销活动规则拆解、多条件商品匹配中可减少意图丢失。
- 成本工程：采用短 rationale + 限制递归深度（dmax=1 或 2）的 cost-matched 版本，可在几乎同数量 LLM call 下比迭代检索更准且 API 成本低近一个数量级；优先在 root 节点先试答，可避免大部分不必要展开。