DeFT-RAG：增量分解多跳问答的RAG框架
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DeFT-RAG：增量分解多跳问答的RAG框架
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AI 综述
Dingyi Kang 与 Bingzhe Li 提出 DeFT-RAG，一个面向多跳问答的 RAG 框架。其做法是每次从原问题和已答的问答对生成一个自包含子问题，并把依赖跟踪、问答表更新以及是否继续的决策移出 LLM；同义子问题的答案会被缓存复用。 据作者在论文中所述，该框架由三个组件构成。目前报道未给出实验对比或效果数据。
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最新进展10月31日 12:00
DeFT-RAG：将多跳问题增量分解为带可复用答案的自包含子问题报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月31日
- arXiv cs.AIDeFT-RAG：将多跳问题增量分解为带可复用答案的自包含子问题
DeFT-RAG 提出一种 RAG 框架，每次从原问题和已答 QA 对生成一个自包含子问题，把依赖跟踪、QA 表更新和是否继续的决策移出 LLM，并缓存复用同义子问题的答案。
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