Candidate-Constrained Retrieval-Augmented Generation for LongEval-RAG: System Design and Empirical Analysis
候选约束检索增强生成系统：LongEval-RAG 的设计与实证
🧭 候选约束 RAG 流水线设计与多指标评估
在候选约束 RAG 中，规则分块配合句子级神经选择优于复杂语义分块，获得多项指标最优
📌 工作参考价值（4 点）
- 在候选集受限的检索任务（如给定商品列表的搜索或推荐理由生成）中，分块策略优先采用简单规则（固定句子/段落切分），将语义理解后置到句子级神经重排，避免复杂分块带来的不稳定性。
- 伪相关反馈（PRF）和倒数秩融合（RRF）可作为轻量级召回增强手段，在不明显增加延迟的情况下提升检索精度，适合线上服务。
- 需要引用证据的生成场景（如推荐解释或搜索摘要），可引入引用先验（citation prior），强制生成模型关注已选证据的来源，提高生成内容的可信度。
- 离线评估应采用多指标（如 BERTScore、检索精度、nugget 覆盖、平均等级）和多评判方式（金标准、LLM judge），避免单一指标产生的误导，指导系统迭代。