Evidence Blindness in Direct Corpus Interaction: Persistent Navigation with AtlasNav
直接语料交互中的证据盲区与 AtlasNav 持久化导航
🧭 Agent 有限预算语料导航 · 持久化多视图 Atlas ★ 深度解读
提出 Evidence Blindness 四阶段诊断，并用持久化多视图语料图谱 AtlasNav 把有限预算的 agentic search 从反复探索转为可复用导航
📌 工作参考价值（4 点）
- 离线为商品/内容/企业知识语料构建持久化多视图结构：Topic、Identity、Episode、Relation，再与 BM25 做加权 RRF 融合，供 Agent 查询时自适应路由；避免每个 query 动态重建 workspace，能显著降低在线 token/cost。
- 用 Evidence Blindness 漏斗（Construction→Surface→Open→Locate）做过程诊断：不只追踪最终答案，还追踪相关商品/属性/证据片段是否被 surface、open、locate 到模型上下文，可定位静默失败。
- 保留原语料直接读取与全文检索，不做 query 条件剪枝，而是通过共享层级 + region anchors + cross-region bridges 导航；适合电商/广告中长尾商品、合规要求高、多跳关系推理等场景。
- Query-adaptive router 可用语料自监督任务训练：单文档/pair/triple 构造，parent-disjoint split，无需人工业务标注；轻量线性 router 学一组语义+词法通道权重，可直接迁移到搜索/推荐入口的混合召回。