模型Recursive Abstractive Processing for Tree-Organized Retrieval / RAPTOR风格摘要树
RAPTOR
RAPTOR是斯坦福团队提出的层级检索框架，通过递归聚类文本块并调用LLM生成摘要，构建自底向上的摘要树，以提升长文档问答效果
时间轴 (近 90 天)
10月7日
RAPTOR是斯坦福团队于2024年提出的层级检索框架，全称为Recursive Abstractive Processing for Tree-Organized Retrieval
待验证50%
10月7日
RAPTOR通过将文档切分为文本块、向量化、使用高斯混合模型进行软聚类、调用语言模型生成抽象摘要并递归构建摘要树
待验证50%
10月7日
RAPTOR在多个长文档问答基准上超越了扁平RAG，但索引成本随文档规模呈超线性增长，且摘要质量高度依赖所用语言模型的能力
待验证50%
10月7日
生成式RAPTOR变体即使配上高质量聚类摘要，在每一个多块预算档位上仍然输给了零索引成本的NavTree
待验证50%