BookRAG针对传统RAG处理复杂文档的盲区，提出层级结构感知索引(BookIndex)与智能体检索方法。通过树+图结构保留文档层级关系，结合信息觅食理论实现动态检索，在三个基准上刷新SOTA结果，召回率最高提升71.2%。该方法兼顾高精度、高召回与低成本，为长文档问答提供全新解决方案。

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一、当 RAG 遇到“书”

传统 RAG 的两大盲区
1. 把 PDF 当纯文本，层级语义（章节、图表、嵌套表格）全部丢失; 2. 用静态检索流程同时应付“定义查询”与“跨章推理”，结果要么过杀要么漏杀。

图1：三种技术路线对比

图1：纯文本 RAG（a）与版式分段 RAG（b）均无法同时保留结构依赖与跨模态关系，BookRAG（c）原生感知层级。

二、核心结论：SOTA 是怎么炼成的？

表5：在三个多模态长文档基准上，BookRAG 全部刷新 SOTA，检索召回率最高提升 71.2%（M3DocVQA）。

三、技术方案：BookIndex × Agent-based Retrieval

3.1 BookIndex：把“书”拆成树+图

图2：BookIndex 两阶段构建流程

先解析版式得树，再抽实体建图，最后 GT-Link 双向绑定。

组件	作用	关键技术
Tree T	保留文档层级（章→节→段→图表）	版式解析 + LLM 层级校正（图2）
Graph G	捕捉实体关系，支持多跳推理	梯度式实体消歧（Algo 1）
GT-Link M	把实体映射回树节点，实现“结构-语义”双定位	增量维护，合并即更新

亮点 ① 梯度式实体消歧

• 用向量检索 + rerank 得分曲线找“断崖”→ 自动划清同类/不同类边界，O(n) 完成全图消歧，避免传统 O(n²) 两两比较。

3.2 Agent-based Retrieval：像人一样“翻书”

图3：整体检索流程

图3：规划 → 气味/过滤觅食 → 合成答案，全程 Pareto 前沿 (Skyline) 过滤，只保留“多维不劣解”。

受 信息觅食理论 (IFT) 启发，系统把查询拆成三类并动态组装算子：

查询类型	典型例子	算子链
Single-hop	“Information Scent 的定义？”	Extract→Select_by_Entity→Reason→Reduce
Multi-hop	“Transformer vs RNN 长程依赖差异？”	Decompose→(Single-hop)×n→Map→Reduce
Global	“前 10 页共有几张图？”	Filter_Range→Filter_Modal→Map→Reduce

亮点 ② 多维 Skyline 过滤

• 同时考虑 图节点重要性 + 文本语义相关度，保留“在至少一个维度上最优”的块，候选集≈10 块即可达 top 性能（表6）。

BookRAG 算子库及在 MMLongBench 数据集上的执行示例：(a) 四类算子（Formulator、Selector、Reasoner、Synthesizer）的可视化图示；(b) 针对“单跳”查询的执行轨迹，展示了基于智能体的规划与逐步算子执行过程。

四、开箱即用：效率与可扩展性

效率维度	BookRAG	最强基线 DocETL	优势
Token 消耗	< 5 M	53 M	10× 节省
查询延迟	1×	2×	2× 加速
GPU 显存	8× A5000 24 GB	同配置	相同

图5：在维持多模态能力的同时，BookRAG 把“长文档推理”拉到可落地成本区间。

五、Take-away 一句话

“先给文档一本‘目录’，再让 agent 像人一样翻目录、跳章节、做笔记” —— BookRAG 用结构感知索引 + 动态觅食式检索，让长文档问答首次兼顾高精度、高召回、低成本。

如果你正在被“上百页技术手册 + 多跳查询”折磨，BookRAG 值得放进工具箱。

​最后

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