From Chunks to Functional Evidence: Function-Aware Retrieval for EDA Documentation QA
从分块到功能证据：面向 EDA 文档问答的功能感知检索
🧭 RAG 检索单元重构 · 功能超边
Zhejiang University · Shanghai Innovation Institute
用功能单元（超边）重组多类型文档碎片，训练编码器对齐 query 与功能单元，联合 chunk 检索与统一 reranker，大幅提升 EDA 文档 QA 的 ROUGE-L
📌 工作参考价值（3 点）
- 复杂技术文档、商品详情页、广告投放规则等多类型碎片场景，可借鉴「功能单元」思想：将相关代码块、参数表、图、约束等聚合成检索单元（如商品功能单元、活动规则单元），用超边链接源 chunk，缓解 query 与孤立 chunk 失配问题。
- 检索阶段采用单元检索与直接 chunk 检索并行，再统一 reranker 选证据，比单一 chunk 或纯图检索更稳；在电商知识库 QA、规则问答里可直接复用该混合召回架构。
- 训练一个 encoder 对齐 query 与功能单元表示，而非只训练 chunk encoder，能更好捕获跨模态/跨类型信息之间的耦合关系；业务上可对商品多属性（标题、参数、卖点、图）学习统一功能表示。