摘要
检索增强生成（RAG）常因非结构化搜索导致复杂检索瓶颈。本文提出 EfficientGraph-RAG，将 RAG 定义为结构化状态管理问题。该方法通过三种耦合机制显式化检索状态：TAM 定义类型化分层状态空间，MARS 利用角色专用代理更新验证状态，SMP 实现层级感知的可复用状态存储。实验表明，该系统在 LongBench 上排名首位，显著降低大模型 token 消耗，并有效支持跨查询的状态复用。
AI 推荐理由
论文提出结构化检索状态管理机制，核心解决证据组织、验证与复用，属于高级记忆架构。
研究机构
School of Computer Science and Engineering, Northeastern University, China
Tsinghua University, China
Kunming University of Science and Technology, China
NiuTrans Research, Shenyang, China
论文信息