GraphRAGProv 论文：答案正确也可能用错证据，溯源多项式揭示隐匿错误
JeremyCMorgan · x · 2026-11-07
arXiv 论文 GraphRAGProv 将 GraphRAG 与 how-provenance（如何溯源）结合，解决「GraphRAG 能用错误证据产出正确答案」的可解释性难题。
- 架构：在源文本锚定的 RDF 图上执行 SPARQL 查询，同时计算答案与 how-provenance 多项式，记录每条事实与关系的具体使用方式与组合逻辑。
- 可追溯：每个语句出现位置都链接回源文本，用户可核对抽取语句是否忠于原文、查询组合是否合理，从而把查询本身变成审视「文本→图」转换质量的手段。
- 实证：交互式 demo 覆盖两个多跳 QA 基准的 400 个案例，即使最终答案正确，也能暴露抽取错误和查询构造错误——这是只看最终答案的评分方式漏掉的。
对需要高透明度领域（医疗、法律等）的 RAG 评估有直接参考价值。
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