SpectRAG: Weighted Chunk Graphs for Token-Budgeted Context Selection in Multi-Hop Retrieval-Augmented Generation
SpectRAG：面向多跳 RAG 的加权块图与 token 预算上下文选择
🧭 RAG · 图检索 · 谱图上下文选择 ★ 深度解读
Mitsubishi Electric US · Mitsubishi Electric Innovation Center (MELIC) · Karabuk University
用加权块图的谱坐标与预算化选择，把 RAG 检索从 top-k 相似改成连通证据集优化，以更低索引成本提升多跳证据召回
📌 工作参考价值（4 点）
- 电商 RAG/购物助手：除文本相似外，把商品同款/互补、类目层级、共同属性、会话共现/共点击、query 改写关系作为边构建商品或内容 chunk 图；用 Laplacian 谱坐标做结构化特征，可在召回阶段纳入连通性，减少相似商品冗余，补回缺失的桥接属性/卖点。
- Token 预算选择直接用于 LLM 推荐解释、Agent 工具/知识上下文化：设定固定 token 预算，做 protected core + tail precision + backfill，而不是固定 top-k；按 token 长度归一化 utility，避免长 chunk 吃光预算。
- 混合种子 + 两跳扩展：用 RRF 融合向量、BM25、历史或生成式问题匹配，再沿图做两跳扩展，可找回多跳证据；适合售后/导购等需要跨产品、跨文档推理的场景。
- 成本与效果：chunk 级稠密图 + 谱特征比实体级 GraphRAG 索引小一个数量级且 recall 更高；生产上可离线缓存图与谱坐标，在线只做轻量扩展/PPR，避免每条 query 都调大模型抽实体。