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官方账号arXiv cs.AI@Jiacheng Tao, Qingyun Sun, Haonan Yuan, Ziwei Zhang, Jianxin Li
推荐理由：多模态RAG老是丢细节？DualG-MRAG用双图分工解决，召回更准、复杂QA更强。
多模态RAG
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7月31日
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DualG-MRAG 提出将宏观推理图与微观匹配图解耦，分别负责全局拓扑路由和局部证据验证。该框架通过 GNN 检索器实现查询驱动的消息传递，并利用动态规划解码从前向传播中提取推理路径。在证据召回和复杂问答准确率上，DualG-MRAG 超过现有基线。