arXiv Artificial Intelligence· Federica Santi (Cognee Inc), Vasilije Markovi\'{c} (Cognee Inc), Daniel Scott (Cognee Inc), Lazar Obradovi\'{c} (Cognee Inc)·· 18 小时前AI 评分22
无图检索:用图修改嵌入提升稠密向量检索证据召回
Graph-free Retrieval with Graph-Modified Embeddings
AI 导读
研究比较了五种离线图嵌入变换及图修改嵌入与原始嵌入的搭配策略,无需在查询时访问图。在合成职业网络基准上,直接替换原始嵌入会降低证据召回,而多阶段策略用图修改嵌入引导搜索、保留原始嵌入维持语义相关性,在需要关联事实或候选比较的问题上召回率相对纯向量检索最高提升 25.9%,并以少 40% 的返回节点达到基线召回水平。
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