基于基数约束二进制二次规划的原则化可扩展多样性感知检索
计算与语言
2026-04-06 v1 信息检索
摘要
多样性感知检索是检索增强生成（RAG）中必不可少的技术，但现有方法缺乏理论保证，且随检索段落数量 的增加面临可扩展性问题。我们提出了将多样性检索形式化为基数约束二进制二次规划（CCBQP）的方法，通过可解释的权衡参数显式平衡相关性和语义多样性。灵感来自组合优化的最新进展，我们开发了非凸紧致连续松弛和基于 Frank--Wolfe 的算法，包含景观分析和收敛性保证。大量实验表明，我们的方法在相关性-多样性 Pareto 前沿上 consistently 优于基线方法，同时实现了显著的加速。
引用
@article{arxiv.2604.02554,
title = {Principled and Scalable Diversity-Aware Retrieval via Cardinality-Constrained Binary Quadratic Programming},
author = {Qiheng Lu and Nicholas D. Sidiropoulos},
journal= {arXiv preprint arXiv:2604.02554},
year = {2026}
}