MAPS：调控RAG搜索动量的并行推理框架
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MAPS：调控RAG搜索动量的并行推理框架
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AI 综述
Xinze Li 等作者提出 MAPS 检索增强生成框架，通过将顺序推理扩展为并行推理来调控搜索动量、缓解查询意图漂移。该框架在每次迭代中识别互补检索方向、并行生成子查询并整合证据更新知识状态，同时保留检索知识与精炼推理状态。作者称，在六个问答基准上，MAPS 在不同骨干模型下均优于代表性 RAG 方法，代码与资源已公开。
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最新进展10月22日 12:00
MAPS：用宏自适应并行推理调控 RAG 中的搜索动量报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月22日
- arXiv cs.CLMAPS：用宏自适应并行推理调控 RAG 中的搜索动量
MAPS 是一个宏自适应并行推理框架，通过保留检索知识与精炼推理状态、并将顺序推理扩展为并行推理，来调控搜索动量、缓解查询意图漂移。该框架在每次迭代中识别互补检索方向、并行生成子查询并整合证据更新知识状态。在六个问答基准上，MAPS 在不同骨干模型下均优于代表性 RAG 方法，代码与资源已公开。
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