DeFT-RAG: Decomposing Multi-Hop Questions into Self-Contained Sub-Questions with Reusable Answers
DeFT-RAG：将多跳问题分解为带可复用答案的自包含子问题
🧭 多跳 RAG 子问题分解与缓存复用
University of Texas at Dallas
DeFT-RAG 用自包含子问题分解、规则化状态跟踪和 QA 缓存复用，提升多跳 RAG 准确率并降低 LLM 调用成本
📌 工作参考价值（3 点）
- 在电商客服或商品知识问答中，把多跳问题拆成“自包含”子问题，每个子问题显式带出所有实体，避免让 LLM 自己规划依赖图；可显著减少状态跟踪和错误传播。
- 将“哪些已答、下一步该问什么”等状态更新从 LLM 中剥离，用规则表维护 QA 状态，再用轻量决策模型做 yes/no 判断，能大幅降低 LLM token 消耗和推理延迟。
- 缓存跨请求的 QA 对，遇到语义相同的子问题直接复用答案，适合推荐系统中用户高频重复的子查询（如商品属性、活动规则），可在不牺牲准确率的前提下减少 12%+ 的 LLM 调用。