RAG / 检索增强生成

PAR$^2$-RAG: Planned Active Retrieval and Reasoning for Multi-Hop Question Answering

PAR$^2$-RAG：计划主动检索与推理用于多跳问答

Xingyu Li, Rongguang Wang, Yuying Wang, Mengqing Guo, Chenyang Li, Tao Sheng, Sujith Ravi, Dan Roth

机构 * Oracle AI（甲骨文人工智能） 纠错

专题命中 长文档RAG ：RAG(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 PAR$^2$-RAG通过分阶段的覆盖与承诺分离，结合广度优先锚定和深度优先细化，提升多跳问答的准确率和检索效果。

Comments 11 pages, 2 figures

Beyond Localization: Recoverable Headroom and Residual Frontier in Repository-Level RAG-APR

超越定位：仓库级RAG-APR中的可恢复头寸与残余前沿

Pengtao Zhao, Boyang Yang, Bach Le, Feng Liu, Haoye Tian

专题命中 长文档RAG ：RAG(title,abstract)

AI总结 本研究探讨仓库级RAG-APR中定位强化后的可恢复增益与残余前沿，通过三种范式分析定位、搜索限制、证据质量及接口设计对修复结果的影响。