论文
从文档切块到功能证据：面向EDA问答的功能单元检索
From Chunks to Functional Evidence: Function-Aware Retrieval for EDA Documentation QA
摘要
检索增强生成 (RAG) 广泛用于为文档中的答案提供依据。然而，对于复杂的技术文档，主要瓶颈通常不是模型推理，而是查询与检索知识的组织方式之间的不匹配。这种不匹配在电子设计自动化 (EDA) 文档中很明显，其中答案所需的信息分散在异构但紧密耦合的产物中。因此我们重新设计了RAG的基本检索单元。我们不是对孤立的块或二元关系进行操作，而是将类型化的产物收集到 EDA 功能单元中。每个单元都被记录为超边，并链接到其源块。然后，我们训练编码器将查询与功能单元对齐，并将单元检索与直接块检索相结合。将所选单元映射回其来源后，统一的重新排序器会选择提供给生成器的证据。在新构建的 EDADocEval-QA 数据集上，我们的方法将 ROUGE-L 比 Chunk RAG 提高了 37.1%，比最强的图基线提高了 55.6%。在公共 ORD-MMBench 基准测试中，它比最强基线提高了 30.0% 的 ROUGE-L。这些结果支持在评估的 EDA 文档设置中进行功能感知证据组织。
