Know Before You Fetch: Calibrated Retrieval-Budget Allocation for Retrieval-Augmented Generation
获取前须知：检索增强生成中校准的检索预算分配
🧭 自适应检索预算分配 · RAG 校准
University of Maine at Presque Isle · Stanford University · Independent Researcher
为 RAG 提出校准概率接口，依置信度分配检索预算（闭卷/紧凑/完整/弃答），实现延迟与准确率权衡
📌 工作参考价值（4 点）
- 在检索增强的推荐或搜索系统中，可以根据模型置信度自适应调整检索深度（如仅用闭卷回答或检索少量文档），节省计算资源并减少延迟。
- 将序列对数概率等不确定性信号校准为正确性概率，用于选择性召回或拒绝回答，避免低质量输出影响用户体验，尤其适合高可靠性要求的排序或问答环节。
- 提供校准后的概率接口，允许系统在延迟和准确率之间显式权衡，可通过设置不同阈值适应不同场景（如高吞吐的广告检索与低延迟的在线推荐）。
- 离线校准步骤（如 Platt scaling）能大幅降低预期校准误差（ECE），直接移植到电商 RAG 管道中，提升检索决策的可靠性。