Weaver框架用双层图实现个性化检索
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Weaver框架用双层图实现个性化检索
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AI 综述
_reachsumit介绍了Weaver个性化RAG框架，目标是根据历史交互中积累的用户偏好回答当前请求。论文提出双层检索与推理图：上层Intent Dependency Graph识别回答所需信息及其前置依赖，下层Memory-Conditioned Retrieval Trajectory Graph依据已建立的前提和线索增量检索缺失证据。 其Scope-Aware Compositional Reasoning用于联合解读累积证据，并区分偏好适用于当前请求、与当前需求互补、彼此冲突或超出适用范围。
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最新进展11月6日 05:42
Weaver 框架：用双层检索与推理图追踪历史对话中的用户偏好报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
11月6日
- AGI HuntWeaver 框架：用双层检索与推理图追踪历史对话中的用户偏好
Weaver 框架面向个性化 RAG，通过上层 Intent Dependency Graph 与下层 Memory-Conditioned Retrieval Trajectory Graph，从漫长交互历史中增量检索偏好证据。Scope-Aware Compositional Reasoning 联合解读累积证据，区分适用于当前请求、互补、冲突或超出范围的偏好。
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