arXiv 自然语言处理· Dingyi Kang, Bingzhe Li·· 6 小时前AI 评分36
DeFT-RAG：将多跳问题增量分解为答案可复用的自包含子问题
DeFT-RAG: Incrementally Decomposing Multi-Hop Questions into Self-Contained Sub-Questions with Reusable Answers
AI 导读
DeFT-RAG 提出一种多跳问答 RAG 框架，通过增量生成自包含子问题、外置状态跟踪并引入 QA 缓存复用机制。在 MuSiQue、2WikiMultiHopQA 与 HotpotQA 上，配合 gpt-4o-mini 和 Qwen3.6 在 13 种基线中取得最高准确率，且输入 token 消耗最少。
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