Asymmetric Dynamic Routing: Balancing Reasoning Depth and Computational Efficiency in Hypergraph RAG
非对称动态路由：平衡超图RAG中的推理深度与计算效率
🧭 查询自适应超图RAG路由
School of Software Engineering, Xi’an Jiaotong University · State Key Laboratory of Human-Machine Hybrid Augmented Intelligence, Institute of Artificial Intelligence and Robotics, Xi’an Jiaotong University · EHV Power Transmission Company of China Southern Power Grid Co., Ltd
提出意图条件路由框架ADR，用轻量分类器动态调度三种非对称拓扑遍历算子，减少48.7% token和45.3%延迟
📌 工作参考价值（4 点）
- 在电商知识问答/导购Agent中，对用户query做轻量意图分类：事实型查询（如“某商品材质”）走局部事实锚定，减少全图遍历；对比/推荐理由类查询走自底向上邻接扩散，获取关联实体；策略/选品建议类查询走自顶向下洞察接地，引入高层抽象知识。
- 可复用“非对称遍历算子”设计：不同意图对应不同图计算代价，避免静态RAG对所有查询执行同等深度检索，显著降低prompt token和端到端延迟，适合高并发在线推荐场景。
- 若已有商品知识图谱或用户-商品异构图，可参考ADR的层次路由思路：在召回/排序前置一个轻量分类器，动态决定图扩散深度与方向，平衡效果与算力，尤其利于边缘部署或成本敏感业务。
- 结果表明动态路由能在保持推理质量前提下节省近50% token，对依赖LLM做导购解释、推荐理由生成的业务，可降低API成本并提升响应速度。