RAG / 检索增强生成

D$^2$F-ReAG: Dynamic Decomposition and Filtering for Multi-Hop Reasoning-Augmented Generation

D²F-ReAG：面向多跳推理增强生成的动态分解与过滤

Jiaoyang Li, Junhao Ruan, Shengwei Tang, Kaiyan Chang, Zhengtao Yu, Tong Xiao, Jingbo Zhu

机构 * Northeastern University（东北大学） ； Kunming University of Science and Technology（昆明理工大学） ； NiuTrans Research（NiuTrans研究院） 纠错

专题命中 长文档RAG ：RAG(summary_cn,abstract)；retrieval-augmented generation(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 针对现有检索增强生成（RAG）处理多跳问题时缺乏动态分解与有效过滤的缺陷，提出D²F-ReAG范式，通过判断根级推理可靠性自适应控制推理深度，经实验验证其处理复杂多跳问题的有效性。