SEAL-RAG 用“固定容量+主动替换”取代传统“不断加料”的纠错 RAG，在 k 限定为 3～5 的场景下，把答案准确率提升 3～13 个百分点，证据精准度最高提升 18 个百分点，且推理成本可预测。
🎯 解决什么问题？
- 多跳 RAG 的“桥梁”缺失：首轮召回一旦漏掉关键实体/关系，后续生成只能 hallucination。
- “加料”导致的上下文稀释：Self-RAG、CRAG 等不断追加文档， distractor 暴增，反而把正确答案淹没。
- 生产环境预算硬约束：线上服务对 token 数、时延有严格上限，不能再无脑放大 k。
🔍 核心思路：Replace, Don’t Expand
| 传统做法 | SEAL 做法 |
|---|---|
| 追加新文档 | 固定 k 个槽位，主动替换低价值文档 |
| 靠相关性打分 | 以“缺失实体/关系”为锚点，生成原子级 micro-query |
| scalar 置信度 | 显式缺口规范（Gap Specification） |
⚙️ 工作流程（Search → Extract → Assess → Loop）
- Extract：实时抽取实体-关系-属性，构建 Entity Ledger Uₜ。
- Assess：用 Coverage + Corroboration + Contradiction + Answerability 四信号判断“够不够答”。
- Gap 诊断：Uₜ 与问题所需信息求差集，得到三类缺口：
- 缺失实体 - 缺失关系 - 缺失限定符（日期/地点等）
- Micro-Query：每个缺口生成一句原子查询，避免泛泛 rewrite。
- Entity-First 替换：新候选只和“缺口”匹配度最高者竞争；得分低于现槽最低分且过阈值 ε 才触发替换，保持 |E|≡k。
- Loop 直到Suff(q,Uₜ)=True 或预算 L 耗尽。
📊 实验亮点
| 数据集 | k | 对手 | 答案提升 | 证据精准度提升 |
|---|---|---|---|---|
| HotpotQA | 3 | Self-RAG | +6～10 pp | +12～18 pp |
| 2WikiMultiHopQA | 5 | Adaptive-k | +8.0 pp | 96% vs 22%（CRAG） |
单槽(k=1)极端场景：SEAL 把“不可能任务”变成 60-70% 可解，证明“检索即推理”可行。
上下文稀释实验：k=5 时，CRAG 精准度跌至 11-22%，SEAL 仍保持 89-96%，首次给出量化证据“不加筛选地堆文档=负优化”。
显著性：McNemar / paired-t 全部 p<0.001，效果非偶然。
🛠️ 实现细节
- 零训练：控制器仅依赖 prompt，无需额外微调。
- 成本可预测：总费用 = O(L·Retriever + L·Extractor + Generatorₖ)，生成端只跑一次固定 k 文档，适合线上 SLA。
- 代码开源：https://github.com/mosherino/SEAL-RAG
🚧 局限与展望
- 抽取错误 or 别名未归一化 → 缺口识别失败；
- 严格固定 k，对“穷举列表”类查询不友好；
- 依赖外部 LLM 做 judge，仍有随机性。
未来可引入更鲁棒的实体链接、动态 k 上限、或把“替换”思想搬到长上下文窗口的 attention 层面。
📌 读后感
SEAL-RAG 用“结构化缺口+替换策略”给多跳 RAG 打了一针“瘦身针”：不再迷信“越多越好”，而是像编辑一样精修上下文。对于线上问答、客服、法律/医疗检索等** token 敏感场景**，这套“固定预算+主动维修”范式值得直接抄作业。
Replace, Don't Expand: Mitigating Context Dilution in Multi-Hop RAG via Fixed-Budget Evidence Assemblyhttps://arxiv.org/pdf/2512.10787https://github.com/mosherino/SEAL-RAG如何学习大模型 AI ？
由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。
但是具体到个人，只能说是：
“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。
这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。
我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。
我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。
第一阶段（10天）：初阶应用
该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。
- 大模型 AI 能干什么？
- 大模型是怎样获得「智能」的？
- 用好 AI 的核心心法
- 大模型应用业务架构
- 大模型应用技术架构
- 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
- 提示工程的意义和核心思想
- Prompt 典型构成
- 指令调优方法论
- 思维链和思维树
- Prompt 攻击和防范
- …
第二阶段（30天）：高阶应用
该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。
- 为什么要做 RAG
- 搭建一个简单的 ChatPDF
- 检索的基础概念
- 什么是向量表示（Embeddings）
- 向量数据库与向量检索
- 基于向量检索的 RAG
- 搭建 RAG 系统的扩展知识
- 混合检索与 RAG-Fusion 简介
- 向量模型本地部署
- …
第三阶段（30天）：模型训练
恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。
到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？
- 为什么要做 RAG
- 什么是模型
- 什么是模型训练
- 求解器 & 损失函数简介
- 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
- 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
- Transformer结构简介
- 轻量化微调
- 实验数据集的构建
- …
第四阶段（20天）：商业闭环
对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。
- 硬件选型
- 带你了解全球大模型
- 使用国产大模型服务
- 搭建 OpenAI 代理
- 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
- 在本地计算机运行大模型
- 大模型的私有化部署
- 基于 vLLM 部署大模型
- 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
- 部署一套开源 LLM 项目
- 内容安全
- 互联网信息服务算法备案
- …
学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。
如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。
