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Summary
这篇研究论文介绍了一种名为 TableRAG 的混合框架，旨在解决现有检索增强生成 (RAG) 方法在处理包含文本和表格的异构文档时面临的挑战。该论文指出传统 RAG 方法在平铺表格和分块策略中存在的结构信息丢失和缺乏全局视角的局限性。TableRAG 通过结合文本理解和基于 SQL 的表格数据操作来克服这些问题，该框架采用上下文敏感的查询分解、文本检索、SQL 编程与执行以及组合式中间答案生成的迭代过程。为了评估 TableRAG 的能力，研究人员还开发了一个名为 HeteQA 的新基准。实验结果表明，TableRAG 在多个数据集上显著优于现有基线，为异构文档问答任务树立了新的技术标杆。
原文链接：https://arxiv.org/abs/2506.10380
