论文
GRACE-RAG：规范证据合成的受控检索架构，支持闭域机构设置中的轻量级部署
GRACE-RAG: Governed Retrieval Architecture for Canonical Evidence Synthesis, Enabling Lightweight Deployment in Closed-Domain Institutional Settings
摘要
检索增强生成（RAG）系统广泛应用于机构问答环境中，其中的回答必须以权威文档为基础（Gao et al., 2023）。在相关信息分布在异构文档中的实体密集领域中，仅向量检索通常会产生支离破碎的证据，并增加对推理时间推理的依赖（Zhao et al., 2024）。本文介绍了 GRACE-RAG，这是一种检索管理、图增强的 RAG 架构，它将结构推理从生成阶段外化到结构化检索层，离线解决结构歧义，从而能够部署在根据闭域机构词汇进行校准的自托管轻量级模型上。跨三种模型容量的实验：Mistral 24B、GPT OSS 120B 和 Gemini 2.5 Flash 显示了完整性、深度和预期覆盖率的持续改进，在中型模型下整体质量增益高达 20%，这表明检索架构控制着模型规模的结构质量，减少了计算和延迟占用，而不依赖于专有系统。