自回归检索器 ARR:用已检索条目反馈迭代优化查询理解
_reachsumit · x · 2026-10-09
论文 [2610.11666] 提出自回归检索器 ARR,针对通用多模态检索中「查询只编码一次、条目独立排序」的局限。
- 核心思路:交替执行「检索一条内容 → 用其内容更新查询嵌入」,再用最终嵌入对全库排序
- 训练:SFT 用分步对比监督教会编码器利用反馈;RL 把反馈条目视为动作,以相关条目的最终倒数排名为奖励优化选择
- 通过 query 侧 adapter 实现对固定条目索引的优化
- 结果:域内与 zero-shot 基准均优于基线;推理时反馈提升检索效果,且带反馈训练还能改善初始查询嵌入质量
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