DynaKRAG: A Unified Framework for Learnable Evidence Control in Multi-Hop Retrieval-Augmented Generation

• 类型：arxiv
• 标识：2607.06507
• 链接：http://arxiv.org/abs/2607.06507v1
• 主分类：rag
• 形态：method
• 被引：0
• 被引来源：Semantic Scholar + OpenAlex
• S2被引：0
• OpenAlex被引：0
• 影响力被引：0
• TLDR：DynaKRAG is introduced, which formulates multi-hop evidence acquisition as state-conditioned control over atomic evidence operations, and demonstrates the benefit of coordinating retrieval, diagnosis, and gap-directed acquisition under an evolving evidence state.
• OpenAlex ID：W7167739248
• OpenAlex DOI：10.48550/arxiv.2607.06507
• DOI：10.48550/arxiv.2607.06507
• DOI来源：OpenAlex
• 开放获取：green
• 开放获取链接：https://doi.org/10.48550/arxiv.2607.06507
• OpenAlex更新：2026-07-19
• 待LLM分类：否
• 标题中文：DynaKRAG：面向多跳检索增强生成的可学习证据控制统一框架
• TLDR中文：提出 DynaKRAG，将多跳证据获取建模为针对原子证据操作的状态条件控制，并展示了在演化证据状态下协同检索、诊断与缺口定向获取的优势。
• 来源文件：
• /inbox/tom/_candidates/2026-07-08-agent-rag-longcontext-candidates.json
• [S2 enrich]
• [OpenAlex backfill]