论文页面 - RetrievalRouter：文档检索中的联合模态与架构选择

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摘要

RetrievalRouter 通过自适应地为每个查询选择检索管道，以在多种文档基准测试中同时提升准确性和速度。

文档检索在金融、医疗和法律等高风险信息获取场景中的作用日益重要。现代检索管道在模态（文本或多模态）和检索架构（稠密检索或后期交互 [https://huggingface.co/papers?q=late-interaction]）上存在差异。这些选择带来了一个艰难的权衡：最高效的管道在大规模应用时速度过慢且成本过高，而最快的管道却无法从复杂文档中检索到证据。从业者因此必须在证据遗漏和不可用的延迟之间做出选择，且缺乏在查询层面自适应调整选择的合理依据。我们的研究表明，这种权衡并非必需。并非每个查询都需要相同的管道。在涵盖金融和科学语料库的基准测试中，没有一种静态管道能始终保持优势。我们提出了 RetrievalRouter [https://huggingface.co/papers?q=RetrievalRouter]，这是一个轻量级、查询感知的路由器，它仅从查询文本中学习哪个检索管道最适合每个查询。一个可调节的参数揭示了完整的精度-延迟前沿 [https://huggingface.co/papers?q=accuracy-latency%20frontier]，并且对于任何静态基线，RetrievalRouter [https://huggingface.co/papers?q=RetrievalRouter] 都提供了一个在准确性与速度上同时更优的操作点。与最佳静态基线相比，RetrievalRouter [https://huggingface.co/papers?q=RetrievalRouter] 的准确性提高了 2.5%，速度快了 12.4 倍。此外，与先前的自适应策略选择方法相比，RetrievalRouter [https://huggingface.co/papers?q=RetrievalRouter] 在面向准确性的设置中实现了显著更高的 nDCG@5 [https://huggingface.co/papers?q=nDCG%405]，并在面向延迟的设置中匹配或在数值上超越了这些方法在 nDCG@5 [https://huggingface.co/papers?q=nDCG%405] 和延迟方面的表现。我们的代码和数据可在 https://github.com/emrekuruu/retrieval-router 获取。

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emrekuruu/FinQA 查看器 • 更新于约 3 小时前 • 8.28k • 70 (https://huggingface.co/datasets/emrekuruu/FinQA)

emrekuruu/MP-DocVQA 查看器 • 更新于约 3 小时前 • 6.12k • 40 (https://huggingface.co/datasets/emrekuruu/MP-DocVQA)

emrekuruu/ConvFinQA 查看器 • 更新于约 3 小时前 • 3.46k • 36 (https://huggingface.co/datasets/emrekuruu/ConvFinQA)

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