uva-irlab-conv at SemEval-2026 Task 8: Multi-Turn RAG with Learned Sparse Retrieval and Listwise Reranking
基于学习稀疏检索和列表重排序的多轮RAG系统
🧭 多轮对话RAG · 稀疏检索 · LLM重排序
University of Amsterdam
结合学习稀疏检索与LLM重排序的多轮RAG管道，利用完整对话历史提升跨域泛化与鲁棒性
📌 工作参考价值（4 点）
- 多轮对话历史的全上下文利用：使用LLM基于完整对话历史进行查询重写、重排序和生成，可迁移至电商客服/购物助手的多轮对话状态跟踪，提升连贯性。
- 学习型稀疏检索（LSR）的跨域泛化：在不同商品类目或业务场景下无需频繁微调，适合电商导购、售后等多种语域快速冷启动。
- 无法回答查询的识别与处理：在客服场景中可借鉴其拒答/转人工机制，提升系统安全性与用户体验。
- 列表式重排序增强候选质量管理：利用LLM长上下文进行listwise重排序，可在对话式推荐中对候选商品列表进行全局排序，提升推荐精度。