arXiv · cs.AI· Yufeng Li·· 6 天前AI 评分46
ThreadRAG：用图拓扑与能量驱动寻路保持 RAG 上下文一致性
Graph Topology Meets Energy-Driven Pathfinding: Preserving Contextual Consistency in Retrieval-Augmented Generation
来源与原文
arXiv · cs.AI
作者：Yufeng Li
发布时间：（北京时间）
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https://arxiv.org/abs/2610.29933v1
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AI 导读
新框架 ThreadRAG 通过 Semantic Topology Mapper 将检索文档组织为保留上下文的语义节点并构建语义拓扑图，再由 Energy-Driven Pathfinding 经能量扩散定位相关子图并线性化为连贯文本证据路径。在三个多跳 QA 基准上，ThreadRAG 在 HotpotQA 上较文本中心方法提升 14.4% EM，在 2WikiMultihop 上超最佳基线 5.8% EM，同时 token 成本降至最强基线的 23.3%。
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