CoCR-RAG: Enhancing Retrieval-Augmented Generation in Web Q&A via Concept-oriented Context Reconstruction

📄 arXiv: 2603.23989v1 📥 PDF

作者: Kaize Shi, Xueyao Sun, Qika Lin, Firoj Alam, Qing Li, Xiaohui Tao, Guandong Xu

分类: cs.CL

发布日期: 2026-03-25

💡 一句话要点

提出CoCR-RAG，通过概念重构增强Web问答中的检索增强生成效果。

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 检索增强生成 Web问答 概念重构 抽象意义表示 多源信息融合

📋 核心要点

  1. 现有RAG方法在处理来自异构网络的文档时，难以融合多源信息，导致答案的事实一致性降低。
  2. CoCR-RAG通过概念提炼和重构，将多源文档融合为知识密集的上下文，提升RAG的性能。
  3. 实验表明，CoCR-RAG在Web问答基准测试中显著优于现有方法，且对不同的LLM具有鲁棒性。

📝 摘要（中文）

检索增强生成(RAG)通过整合来自网络和其他外部来源的信息，在增强问答系统方面展现出良好的效果。然而，从异构网络检索到的支持文档通常来自多个来源，具有不同的写作风格、格式和不一致的粒度。将这些多源文档融合为连贯且知识密集型的上下文仍然是一个重大挑战，因为不相关和冗余信息的存在会损害推断答案的事实一致性。本文提出了面向概念的上下文重构RAG(CoCR-RAG)，该框架通过语言学上的概念级整合来解决RAG中的多源信息融合问题。具体来说，我们引入了一种概念提炼算法，该算法从抽象意义表示(AMR)中提取基本概念，AMR是一种稳定的语义表示，它将文本的含义构建为逻辑图。然后，大型语言模型融合并重构来自多个检索文档的提炼概念，形成统一的、信息密集的上下文，仅补充必要的句子元素以突出核心知识。在PopQA和EntityQuestions数据集上的实验表明，CoCR-RAG在这些Web问答基准测试中显著优于现有的上下文重构方法。此外，CoCR-RAG在各种骨干LLM中表现出鲁棒性，使其成为一个灵活的、即插即用的组件，可适应不同的RAG框架。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决Web问答中，RAG系统难以有效融合来自多个异构网络文档的问题。现有方法难以处理不同来源文档的写作风格、格式和粒度差异，导致检索到的上下文包含大量冗余和不相关信息，最终影响生成答案的准确性和一致性。

核心思路：论文的核心思路是利用抽象意义表示(AMR)提取文档中的核心概念，然后通过大型语言模型(LLM)将这些概念融合并重构为统一的、信息密集的上下文。这种方法旨在过滤掉冗余信息，突出核心知识，从而提高RAG系统的性能。

技术框架：CoCR-RAG框架主要包含以下几个阶段：1) 文档检索：从网络或其他外部来源检索相关文档。2) 概念提炼：使用概念提炼算法从检索到的文档中提取关键概念，该算法基于抽象意义表示(AMR)。3) 上下文重构：利用大型语言模型(LLM)将提炼出的概念融合并重构为统一的上下文。LLM负责补充必要的句子元素，以突出核心知识。4) 答案生成：基于重构后的上下文，生成最终的答案。

关键创新：该论文的关键创新在于提出了基于概念的上下文重构方法。与传统的上下文拼接或简单过滤方法不同，CoCR-RAG通过语义分析提取文档的核心概念，并利用LLM进行智能重构，从而更好地融合多源信息，减少冗余和噪声。

关键设计：概念提炼算法是关键设计之一，它依赖于抽象意义表示(AMR)来提取文档的语义结构。具体实现细节（如AMR解析器的选择、概念提取的阈值等）在论文中可能有所描述。此外，LLM的选择和微调策略也会影响最终的性能。论文中可能涉及LLM的prompt设计，以指导LLM进行有效的上下文重构。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，CoCR-RAG在PopQA和EntityQuestions数据集上显著优于现有的上下文重构方法。具体来说，CoCR-RAG在这些Web问答基准测试中取得了显著的性能提升，证明了其在多源信息融合方面的有效性。此外，CoCR-RAG在不同的LLM骨干网络上表现出鲁棒性，表明其具有良好的通用性和可扩展性。

🎯 应用场景

CoCR-RAG可应用于各种需要从网络或外部知识库中检索信息并生成答案的场景，例如智能客服、问答机器人、知识图谱构建等。该研究有助于提高这些应用在处理复杂问题时的准确性和可靠性，并能有效减少幻觉问题。未来，该方法可以扩展到其他领域，如文档摘要、机器翻译等。

📄 摘要（原文）

Retrieval-augmented generation (RAG) has shown promising results in enhancing Q&A by incorporating information from the web and other external sources. However, the supporting documents retrieved from the heterogeneous web often originate from multiple sources with diverse writing styles, varying formats, and inconsistent granularity. Fusing such multi-source documents into a coherent and knowledge-intensive context remains a significant challenge, as the presence of irrelevant and redundant information can compromise the factual consistency of the inferred answers. This paper proposes the Concept-oriented Context Reconstruction RAG (CoCR-RAG), a framework that addresses the multi-source information fusion problem in RAG through linguistically grounded concept-level integration. Specifically, we introduce a concept distillation algorithm that extracts essential concepts from Abstract Meaning Representation (AMR), a stable semantic representation that structures the meaning of texts as logical graphs. The distilled concepts from multiple retrieved documents are then fused and reconstructed into a unified, information-intensive context by Large Language Models, which supplement only the necessary sentence elements to highlight the core knowledge. Experiments on the PopQA and EntityQuestions datasets demonstrate that CoCR-RAG significantly outperforms existing context-reconstruction methods across these Web Q&A benchmarks. Furthermore, CoCR-RAG shows robustness across various backbone LLMs, establishing itself as a flexible, plug-and-play component adaptable to different RAG frameworks.