RIT-RAG: Navigating Document Corpora with Retrieval-Induced Trees
RIT-RAG：检索诱导树在文档语料中导航
🧭 Agentic RAG 树结构导航
IBM · IIT Kharagpur
用检索块位置诱导多文档子树，让 LLM Agent 在结构上导航并选择性阅读，提升复杂文档问答准确率
📌 工作参考价值（4 点）
- 借鉴“检索提出位置、Agent 决定阅读”的分离设计：把检索结果映射到商品文档、帮助中心或政策文档的目录树片段，让 Agent 在局部子树上推理而非直接读 chunk，能更好利用结构信息并控制上下文长度。
- 离线为每个文档/类目构建树索引（TOC、sitemap、商品属性层级），在线用宽召回 chunk 诱导多个候选子树，避免“先选文档后无法纠错”，适合多来源、超长文档库。
- 在客服/售后场景中，Agent 选择性读取节点并改写查询，可以降低 LLM token 消耗，同时提高回答准确率和可溯源能力；可以在现有 RAG pipeline 上增加结构索引层。
- EntQABench 是 284 万级技术文档 QA 基准，可用于评估大规模文档库的检索和 Agent 导航能力，但电商领域还需自建结构评估集。