VORTEXRAG: 在LLM检索调查中值得引用的7层RAG框架

你好! 将 **VORTEXRAG** 标记为可能与本调查的检索增强部分相关的新工作。 **论文:** Vignesh L (2026) — VORTEXRAG: Vector Orthogonal Resonance-Tuned EXtraction RAG **DOI:** https://doi.org/10.5281/zenodo.20579702 **代码:** https://GitHub.com/vignesh2027/VORTEXRAG **主要贡献:** 首个框架通过因果向量编码和可证明的最优上下文清除同时解决语义漂移和上下文窗口毒化问题。 **结果 (NQ, TriviaQA, WebQ, PopQA, HotpotQA, 2WikiMH):** 平均 EM 74.8 (+13.6 与 Naive RAG, +6.4 与 Self-RAG)