一次检索即可涵盖所有内容：会话级 RAG 的同现感知知识库重组

RAG 系统检索针对一次回答一个查询而优化的文档。然而，企业用户到达时会带来会话，即跨越知识库语义上相距遥远部分的相关问题的连贯片段。我们表明，对标准知识库的单次检索调用仅满足用户会话级信息需求的 41%。为了弥补这一差距，我们使用同现感知聚类来离线重新组织知识库，并在查询时通过聚类邻域扩展检索候选。在 WixQA（6,221 篇企业支持文章）上，我们的方法将单查询会话覆盖率提高到 58%（+17% 绝对值；95% CI：[14.1, 20.4]），将检索调用减少到 70% 覆盖率 34%，并将 KB 压缩到原始大小的 20%，所有这些在四个嵌入模型和六个功能域中都是一致的。我们认为，会话级覆盖率（而不是单个查询召回率）应该成为企业 RAG 评估的主要指标。