阿里提出QESChunker监督分块方法
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阿里提出QESChunker监督分块方法
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AI 综述
阿里巴巴团队在论文中提出 QESChunker，利用人工标注或大语言模型生成的“问句—证据”对监督检索增强生成（RAG）的静态分块，无需访问测试查询；作者称，这是首个以这类监督信号构建静态分块索引的方法。 非重叠分块通过动态规划精确求解，重叠分块则采用具有（1−1/√e）近似保证的贪心算法。论文在两个自建数据集和三个公开数据集上的测试显示，两种变体的完整证据召回率几乎全面超过现有分块方法。
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最新进展10月29日 00:20
阿里提出 QESChunker：用问答监督统一 RAG 重叠与非重叠分块报道时间线
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10月29日
- AGI Hunt阿里提出 QESChunker：用问答监督统一 RAG 重叠与非重叠分块
阿里巴巴团队在论文中提出 QESChunker，利用人工标注或 LLM 生成的问句-证据对监督 RAG 分块，无需访问测试查询。非重叠分块可用动态规划精确求解，重叠分块采用达到 (1-1/√e) 近似比的贪心算法；在 2 个自建数据集和 3 个公开数据集上，两种变体的完整证据召回率几乎全面超过现有分块方法。
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