RMIT-ADM+S 在 SIGIR 2025 LiveRAG 挑战中的表现

本文介绍了RMIT-ADM+S在SIGIR 2025 LiveRAG挑战中获胜的系统。我们的Generation-Retrieval-Augmented Generation（G-RAG）方法生成一个假设答案，用于检索阶段，同时伴随原始问题一起使用。G-RAG还包含基于大型语言模型（LLM）的点评排序步骤，以用于最终答案生成。我们描述了系统架构以及设计选择背后的理念。特别是，通过使用Grid of Points方法和N-way ANOVA进行系统评估，使我们能够对比多个配置，包括查询变体生成、问题分解、排序融合策略以及答案生成的提示技术。提交的系统基于覆盖率、相关性和质量分数从手动评估中获得的最高Borda评分，在SIGIR 2025 LiveRAG挑战中名列第一。