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EnSI-RAG: Entity-Structure-Indexed Retrieval-Augmented Generation for Long-Document Question Answering
arXiv cs.AI · Veröffentlicht am · 3 Min. Lesezeit
In 30 Sekunden
- Was passiert ist
- EnSI-RAG indexes long documents by entities and their relationships rather than raw text chunks, improving retrieval-augmented generation for multi-hop question answering.
- Warum es zählt
- Engineers building QA systems over lengthy, interconnected documents where evidence spans multiple entities and requires reasoning across relationships.
- Achtung
- Results reported on Loong and Oolong benchmarks only; generalization to other datasets and real-world document collections remains undemonstrated.
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Die Patterns dahinter
- Structure-Aware Codebase Retrieval (Repo Map)
- Tool Retrieval (Tool RAG)
- Query Transformation Retrieval
Jedes zeigt, wie die Technik arbeitet, wann sie ihren Aufwand wert ist und wo sie scheitert.
The Agent Architect
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