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长文档 RAG 该全量扫描还是检索索引?11 种配置对比给出答案
论文比较了 11 种检索配置,覆盖词法检索、稠密检索、混合重排和全文档扫描。评测使用 396 个 QASPER 问题和来自 8 本完整教材的 80 个问题。在教材场景中,Hybrid + Jev 的证据覆盖率最高,达 94.1%,高于 Jev 全量扫描的 88.7% 和 OpenAI 稠密检索的 81.3%。但证据覆盖率与答案质量并不完全一致:Hybrid + Decisions 的教材答案准确率达到 0.892,为各检索方法中最高,尽管其找回的参考证据更少。全量扫描延迟明显更高,而可复用的稠密检索在查询量增加时预估 API 成本低于付费决策类方法。
当前结论
用 396 个 QASPER 问题和 8 本教材实测了 11 种长文档检索方案,结论挺反直觉:扫全文不一定更强,Hybrid + Jev 证据覆盖 94.1% 还更快更省钱。
3 个信源31° AI 热度最后更新 2026/10/20 22:11:07
证据链
3 个信源冲突核查
现有去重数据只说明这些来源讨论同一事件,不代表立场相同。当前没有结构化的支持或反驳证据,不自动推断冲突。