arXiv cs.CL· Miaohe Niu, Xinyu Liu, Runsong Zhao, Pengxiang Li, Jingbo Zhu, Tong Xiao·· 10 小时前AI 评分24
StateRAG：为复杂检索增强生成引入类型化状态契约
StateRAG: Typed State Contracts for Complex Retrieval-Augmented Generation
AI 导读
StateRAG 通过带校验更新的显式检索状态协调 Planner、Navigator、Retriever 与 Verifier 四个角色，控制器会拒绝不一致的状态更新并在查询预算内引导修正。
正文 · AI 翻译
摘要：多步检索增强生成需要跟踪不断变化的信息需求、已选证据和未解决的缺口。然而，自由形式的轨迹会混淆这一历史，迫使每一步隐式重建当前状态，而现有的显式状态方法仍然容易受到不一致状态覆盖的影响。为解决这些局限，我们提出了 StateRAG，一个通过带校验更新的显式检索状态来协调 Planner、Navigator、Retriever 和 Verifier 的框架。这些角色在四个状态字段上提出更新：计划、检索轨迹、证据和充分性评估。一个专用控制器根据已接受的状态验证每个提案，拒绝不一致的更新，并在查询预算内引导修订。最后由 Reader 严格依据已验证的证据作答。在共享图后端上的消融实验表明，StateRAG 在 LongBench 上分别比自由形式轨迹和未验证显式状态基线高出 7.7 和 4.1 个 Macro F1 点。这些增益一致地扩展到文档问答和扁平段落检索。此外，StateRAG 在 LongBench、QASPER 和 DocVQA 上分别比最强的外部基线高出 5.3、5.0 和 4.3 个点。
| 主题： | 计算与语言（cs.CL） |
| 引用为： | arXiv:2605.25379 [cs.CL] |
| （或 arXiv:2605.25379v4 [cs.CL] 用于此版本） | |
| https://doi.org/10.48550/arXiv.2605.25379 由 DataCite 颁发的 arXiv DOI |
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2026年5月25日 星期一 03:08:53 UTC（12,692 KB）
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来源：arXiv cs.CL · arxiv.org