新论文：逐步探测 Agentic RAG 轨迹，预测答案质量实现早停
_reachsumit · x · 2026-09-16
Glasgow 大学 Fangzheng Tian、Debasis Ganguly、Craig Macdonald 等发布 arXiv 论文，提出一个 in-trajectory 探测框架来研究 Agentic RAG 的中间推理状态。
- 核心做法：在每轮检索-推理迭代后，强制模型停止推理、基于当前状态生成一个中间答案，从而定义两个迭代级指标——各迭代的「部分答案质量」与跨迭代的「部分效用」（质量增量）。
- 关键发现：在多跳 QA 基准上，部分答案质量往往在自然终止前就进入平台期，后续多轮迭代只带来很小的可测改进。
- 预测任务：由此提出部分答案质量预测与部分效用预测两个任务，并从迭代内、迭代间、查询-迭代三个角度提取轨迹信号；实验显示这些信号可有效预测，为提前停止迭代、节省算力提供依据。
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