EMNLP 2026 论文 SPLIT-RAG：多智能体分区检索降低 RAG 开销
flosalim · x · 2026-09-21
作者介绍了将被 EMNLP 2026 接收的 agentic retrieval 工作，由其学生 Ruiyi Yang 主导（其六篇录用论文中的三篇）。SPLIT-RAG（主会）针对复杂多跳查询在大知识图谱上检索时搜索开销大、证据无关、事实冲突的问题，提出多智能体框架：
- 问题驱动的图分区：利用训练问题中的推理模式，把大知识图谱组织成紧凑、可复用、对齐常见信息需求的分区；
- 选择性多智能体检索：每个查询只激活少量分区专职代理，并行检索各自负责的图区域；
- 基于兼容性的聚合：对检索证据按兼容性聚合以缓解事实冲突。
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