GRASP: Plan-Guided Graph Retrieval with Adaptive Fusion and Reranking on Semi-Structured Knowledge Bases
面向半结构化知识库的计划引导图检索与自适应融合重排序框架
🧭 半结构化知识库检索 · 图与文本融合
University of Michigan
提出三阶段GRASP框架，通过计划引导图检索、条件融合稠密检索和重排序，大幅提升半结构化知识库检索性能。
📌 工作参考价值（4 点）
- 电商搜索场景可直接复用：Amazon 产品搜索属于典型的半结构化知识库，查询常同时包含自由文本与结构化约束（如品牌、类别），GRASP 将查询解析为图遍历计划 + 文本条件，再融合稠密检索与重排序，可直接迁移到电商搜索系统，提升带约束查询的 Hit@1。
- 图计划生成模块的低成本实现：GRASP 使用 LLM 将自然语言查询转换为逻辑图计划，但不依赖 LLM 在线推理，而是将计划离线生成后作为融合的先验，这在工程上可以预先计算常见查询模式，减少线上延迟与成本。
- 自适应融合与重排序的架构设计：利用计划条件加权融合图分支与文本分支的候选集，再通过微调重排序模型做最终排位，该模块化设计可独立应用于现有文本-图混合检索系统，只需注入计划向量即可控制融合权重，无需端到端重训。
- 重排序器微调的数据构造技巧：GRASP 用推理时暴露的候选分布合成困难负样本，以微调重排序模型，这种基于检索结果的负采样策略对提升排序准确性很有效，可直接借鉴到推荐/广告的排序模型训练中。