LineageRAG：将多跳检索证据逐项对齐原始来源

基于图的检索增强生成（GraphRAG）在结构化语料库图上检索多跳问题的证据。现有的 GraphRAG 方法隐藏了证据发现和来源证据对齐之间的联系。我们提出了 LineageRAG，它为每个查询派生的证据需求构建一个证据谱系，并在所选证据支持该需求时用逐字源跨度来完成它。 LineageRAG 首先初始化证据需求。然后，它通过对语料库图进行需求条件检索来扩展每个谱系，同时保留与每个候选者相关的需求。谱系补全使用此出处来选择补充段落并支持逐字源文本中的需求。 HotpotQA、2WikiMultiHopQA 和 MuSiQue 上的实验表明，与领先的 GraphRAG 基线相比，LineageRAG 将 R@5、EM 和 F1 平均提高了 3.51、5.96 和 5.22 个点。