Ψ-RAG: 분포 적응형 트리 RAG로 다중 문서 다중 홉 QA에서 RAPTOR 대비 25.9% 성능 향상

Ψ-RAG는 기존 Tree-RAG의 한계(분포 비적응, 구조적 고립, 조악한 추상화)를 해결하기 위해 제안된 프레임워크로, 반복적 '병합-붕괴' 과정을 통해 데이터 분포에 적응하는 계층적 추상 트리 인덱스와 다중 세분화 검색 에이전트를 결합합니다. 교차 문서 다중 홉 QA 벤치마크에서 RAPTOR 대비 F1 25.9%, HippoRAG 2 대비 7.4% 향상되었으며, 토큰 수준 QA부터 문서 수준 요약까지 다양한 태스크를 지원합니다. 코드는 공개되었습니다.

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