Weaver 框架：增量推理从历史对话中检索并追踪用户偏好适用范围

_reachsumit · x · 2026-11-06

论文《Weaver》(arXiv:2611.05900)针对个性化 RAG:用户偏好证据散落在漫长交互历史中，且绑定特定时间与情境，孤立片段难以支撑回答，不同条件下的偏好容易被混淆。
提出「双层检索与推理图」：上层 Intent Dependency Graph 表示回答当前请求所需信息及其前置依赖(Dependency Information Gap Tracking);下层 Memory-Conditioned Retrieval Trajectory Graph,基于已建立的前提与线索增量检索缺失证据。
Scope-Aware Compositional Reasoning 联合解读累积证据，判断哪些偏好适用于当前请求，识别互补、冲突或超出范围的偏好。

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