RCER: Reconstructing Cross-Evidence Relations for Iterative Retrieval-Augmented Generation
RCER：为迭代检索增强生成重建跨证据关系
🧭 迭代 RAG · 跨证据关系重建
Xi'an Jiaotong University · Beijing University of Posts and Telecommunications
在迭代 RAG 中重建跨证据实体对应与推理依赖，多跳 QA 平均 EM/F1 提升 2.83/3.06
📌 工作参考价值（4 点）
- 在商品/店铺/活动规则等复杂问答或客服 Agent 中，可把多轮检索到的片段抽象成实体对应关系和推理依赖图，每次新证据加入时增量重建关系，驱动下一轮 query 分解，避免仅靠向量相似度重复召回。
- 把「证据获取」和「推理上下文构建」解耦：先做互补证据联合选择，再基于跨证据推理补齐隐式链条，最后组合关系回答；适合电商场景中跨文档信息拼接，如满减规则+商品类目+用户历史生成答案。
- 工程实现上，RCER 直接利用累积的 source passages，不依赖外部知识图谱或额外训练，可以低成本接入现有 RAG pipeline；在多跳、叙事型、隐式推理问题上收益更明显。
- 若业务问题偏短平快，收益有限；更值得用于导购对比、合规规则问答、售后政策推理等需要链路推理的场景。