符号信念修正+几何质量投影，RAG重排序提升至0.481 nDCG@10
letandrewcook · x · 2026-11-06
作者分享了一套检索增强方法：将符号化信念修正(symbolic belief revision)与几何质量投影(geometric quality projections)结合，用于有状态重排序。
实验结果：
- 完整有状态重排序器：0.481 nDCG@10
- 图增强基线：0.428
- 仅信号基线：0.400
相比纯段落搜索提升 +0.081 nDCG@10,相比 GraphRAG 提升 +0.053(p<0.001)。
方法核心是处理「持久化解释」带来的一致性问题：当派生命题的证据基础变化时如何维护。每个声明 c 建模为一组备选论证 J(c),支持关系遵循 OR-of-AND 语义(supported(c) 当且仅当存在某个论证使其全部前件被支持)，依赖图要求无环。
所属事件:符号信念修正加几何投影提升RAG重排序(2 条相关)→
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