Tessera: Structure-Completed Evidence Units for Web Retrieval-Augmented Generation
Tessera：面向 Web RAG 的结构补全证据单元
🧭 RAG 结构化证据交付优化 ★ 深度解读
The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen · The University of Hong Kong · Beijing University of Posts and Telecommunications
训练无关的证据交付层，将检索页面重建为结构完整的证据单元，文本/截图/Agentic RAG 提升 5-6 点准确率
📌 工作参考价值（4 点）
- 电商详情页/商品参数表在 RAG 中常因提取或固定 chunk 丢失表头、价格、规格等结构化证据。可借鉴 Tessera 在 query-time 从原始 HTML 重建“标题路径+表头+行”的证据单元，用 cross-encoder 选相关行打包进一个 token 槽，保留 top 检索结果中的 prose。
- Agent 多跳搜索（如选品、竞品分析）可在每次 search 工具返回中加入该层：替换最后一个 doc 为结构补全的单元块，不仅提升准确率，还让 agent 少搜索、上下文更短（FRAMES +5.2，搜索次数 2.41→2.19）。
- 对多模态/截图索引同样有效：用 top tiles 定位页面，再从 HTML 构建单元替换最后一个 tile，比单纯增加 tile 数量更省 token 且更准；适合在截图索引上叠加，无需重建索引。
- 工程实现：单元构建可离线缓存 per page，query 时只需解析少量 anchor pages 和 cross-encoder 打分，新增成本低（15ms CPU/页 + 0.2 GPU-s/query）；可作为现有 RAG pipeline 的即插即用层，不改变 index/retriever/reader。