arXiv 自然语言处理· Jiaqi Wei, Wenxuan Huang, Chengdong Xu, Xiang Zhang, Wanli Ouyang·· 6 小时前AI 评分43
超越检索失败：解析 LLM 为何在多跳 RAG 中遗漏证据
Beyond Retrieval Failure: Understanding Why LLMs Miss Evidence in Multi-Hop RAG
AI 导读
研究发现多跳 RAG 中许多检索失败源于未跟踪子问题的搜索漂移，而非检索器能力不足。研究提出的免训练需求寄存器 ExecutionRAG，在 1,000 个 MuSiQue 问题上使缺少必要证据的错误回答数显著减少：all-MiniLM-L6-v2 从 382 降至 234，Qwen3-Embedding-0.6B 从 383 降至 274。
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