CANOPY: Adaptive-Granularity Evidence Compression for Multimodal RAG
多模态 RAG 的自适应粒度证据压缩框架
🧭 多模态 RAG 证据压缩与迭代检索
POSTECH
CANOPY 用层级节点评分与父相对细化选择多粒度证据区域，结合 critic 触发补充检索，压缩 token 同时保持准确率。
📌 工作参考价值（4 点）
- 在电商多模态知识库/商品问答场景，对检索到的商品详情图、表格、视频片段构建层级表示，用微调的小型节点编码器做 query 相关打分，替代 LLM 逐节点判断，压缩成本低且可并行。
- 父相对细化：比较父节点与子节点得分的相对差异来选择保留区域，可迁移到商品详情页中“整块描述 vs 局部属性”的自适应裁剪，避免统一细粒度丢失关键上下文。
- critic 触发补充检索对多跳问题（如跨商品属性对比）很有价值：当现有证据不足时，主动发起针对性二次检索，可提升复杂 query 的答案质量；工程上可用轻量规则或小模型实现。
- 压缩减少 reader 输入 token 14.2–27.7% 且准确率不受损的结论，支持在 RAG 服务链路中加入后置压缩模块，降低 LLM 输入成本，适合线上成本敏感场景。