MEMORA: A Memory-Enhanced Multimodal Committee Reranking Agent for Reasoning-Intensive Retrieval
MEMORA：记忆增强的多模态委员会重排 Agent 用于推理密集检索
🧭 Agent 记忆增强多模态检索重排 ★ 深度解读
Chungbuk National University · University of Innsbruck
提出记忆增强多模态委员会重排 Agent，将查询分解为意图因子并用 episodic memory 调整优先级，在 MM-BRIGHT 上 nDCG@10 达 41.5/38.9
📌 工作参考价值（4 点）
- 把 query 拆成意图因子，对每个因子单独召回和提取 evidence，再交给 LLM judge 重排。电商搜索常见多意图 query（如“轻薄 防晒 户外 外套”），可按材质/功能/场景拆因子，避免单一 reranker 忽略部分需求。
- 训练电商检索向量模型时，给训练 query 拼接 GPT-4o 等生成的 CoT 意图描述，并挖 hard negatives 做 InfoNCE 微调；推理时不拼接，能显著提升语义召回，尤其适合标题和 query 表面词重叠低的商品。
- 用 domain episodic memory 记录历史 query 各因子是否帮助命中相关商品，在线调整因子优先级和召回权重。注意论文结论：memory 需 >50 条/类目才有效，低频类目可考虑跨类目迁移或用规则兜底；不要单独用 document prior，会引入频率偏差。
- 自适应 controller 采用线性状态机，根据 ranking margin 和 evidence support 决定是否继续 LLM 精排或停止，能平衡 nDCG 收益和 API 成本；电商在线系统可把该逻辑作为开关，简单可解释，便于 A/B 测试。