EviReform: Evidence-Guided Query Reformulation for Multi-Hop Graph Retrieval
证据引导的多跳图检索查询重构
🧭 RAG · 多跳图检索查询重构
Nanjing University of Information Science and Technology · Meituan
利用已检索证据生成残差查询，分离查询重构与图证据聚合，提升多跳检索 Recall@5 与 F1
📌 工作参考价值（4 点）
- 多跳检索中引入残差查询：在商品图谱问答或客服 RAG 中，初始 query 往往只指向第一跳实体，后续证据需要新查询补充。可仿照 EviReform，用已命中的商品/属性片段生成 residual query，针对尚未解决的信息需求定向检索，避免把所有证据混在一个 query 向量里。
- 分离查询修正与图聚合：不要每拿到新证据就重新编码整个 query 或图。工程上可以并行计算原始 query 和多个残差 query 的检索分数，分别归一化后加权融合，再在实体/商品关系图上传播。这样既保留原意图，又能灵活吸收中途证据。
- 利用语义证据引导图遍历：在商品知识图谱或内容关系图中，边权重可以结合当前已观察到的实体语义相似度，而非仅依赖静态关系。例如用户问“A 品牌手机续航如何”，先用 A 品牌手机命中节点，再根据该节点生成“电池容量/快充”残差查询，补充商品属性节点。
- 评估指标与成本意识：论文中 Recall@5 最高提升 5.59 点，说明少量残差查询即可带来显著收益。在业务中可控制每轮残差查询数量（如 1-3 个），平衡检索延迟与召回提升。