HANRAG: Heuristisches, geräuschresistentes Retrieval‑Gen-System für Multi‑Hop‑Fragen

Die neueste Veröffentlichung von Hanrag präsentiert ein innovatives Retrieval‑Augmented Generation (RAG)-Modell, das speziell für komplexe Multi‑Hop‑Fragen entwickelt wurde. Durch die Kombination von Informationsabruftechnologien mit großen Sprachmodellen kann das System Antworten aus externen Wissensdatenbanken ziehen und so die Leistungsfähigkeit generativer Modelle deutlich steigern.

Aktuelle RAG‑Ansätze stoßen bei Multi‑Hop‑Anfragen häufig an ihre Grenzen: Sie setzen zu viele Abrufschritte ein, was die Effizienz mindert, und nutzen die ursprüngliche, komplexe Frage für die Suche, wodurch relevante Inhalte für einzelne Teilfragen übersehen werden. Diese Probleme führen zu einer Ansammlung von Rauschen in den abgerufenen Dokumenten.

HANRAG löst diese Herausforderungen mit einem heuristischen Framework. Es teilt die Hauptfrage in sinnvolle Teilfragen auf, leitet die Suche gezielt an und filtert unerwünschte Inhalte heraus. Durch diese gezielte Vorgehensweise wird die Rauschresistenz erhöht und die Systemanpassungsfähigkeit verbessert.

Vergleichende Tests zeigen, dass HANRAG in Benchmarks für sowohl Single‑Hop‑ als auch Multi‑Hop‑Frage‑Antworten die führenden Methoden übertrifft. Das Ergebnis ist ein robustes, vielseitiges Tool, das die Grenzen herkömmlicher RAG‑Systeme deutlich verschiebt.