More Context, Same Budget: Dual-Bounded Relational Recall Beyond Top-K Retrieval
更多上下文，相同预算：超越Top-K检索的双界关系召回
🧭 检索上下文分配 · 图关系扩展 ★ 深度解读
Radiant Institute for Manifold Studies (RIMS)
相同检索预算下，用相关性种子加图邻接扩展比平铺top-k多恢复23.8个百分点的完整支持证据
📌 工作参考价值（5 点）
- 在RAG/搜索上下文中，不要把上下文窗口只当Top-K分数填充：可以预留一部分预算给与已选高相关实体有边关系的邻居（知识图谱、共现、商品关系等），这对需要多跳证据的查询尤其有效。实验证明相同token/对象预算下，图邻接扩展比继续下钻排名多恢复24%的完整证据集。
- 评估检索不要只看单条hit rate或recall@k：改用「完整支持集恢复」这类集合级指标，才暴露出平铺top-k在组合证据上的短板。电商导购中一个答案往往需要多个商品/属性共同支撑，单条命中掩盖了证据不完整问题。
- 问题类型决定策略：桥接类/多跳查询从关系扩展中获益巨大（+28.7pp），比较类查询几乎不获益（+4.2pp）。先做查询类型识别，再有条件触发关系扩展，能集中预算、减少对平铺场景的伤害。
- 关系质量必须用真实业务图谱：随机邻居和度保持打乱图都显著弱于真实关系图，说明不能只靠粗略共现或结构相似，要构建和维护语义准确的知识图谱。
- 注意伤害案例：关系扩展替换掉了192个问题本可恢复的平铺项，并非单调有益。部署时应学习一个选择器或价值模型，在扩展和继续下钻之间做期望收益判断。