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本文提出了一种基于检索的小型语言模型框架，将形式概念分析用作本体构建的符号验证循环，并在罕见共济失调场景中展示了其有效性。
ContextRAG引入了一种无抽取方法，用于构建面向检索增强生成的层次图索引。该方法利用残差量化K均值（Residual-Quantization K-Means）和形式概念分析（Formal Concept Analysis），将大语言模型（LLM）调用和Token数量减少数个数量级，同时在多跳问题上保持具有竞争力的F1分数。