extractive-context-pruning

在 LLM 生成之前，使用基于查询条件的抽取方法从检索到的文本块中选择逐字片段。适用于任何 RAG 或代理记忆召回路径中，特别是在上下文退化、token 预算或忠实性至关重要的情况下。默认机制为 ColBERT MaxSim 在文档-词元轴上的应用——开箱即用的词元片段，无需微调。涵盖从词元级（ColBERT）到句子级（Provence、NLI、解码器）的粒度范围。交叉引用：上游检索使用 `multigran-sparse-retrieval`；下游路由使用 `customer-intent-resolution`。

RAG

模型生成摘要（rules/v1 · 2026-11-13 22:08）：在 LLM 生成之前，使用基于查询条件的抽取方法从检索到的文本块中选择逐字片段
这是模型对公开材料的总结，不是官方声明，请以原链内容为准。

存档时间线

版本	存档时间	内容哈希	内容
v1	2026-11-13 22:06	8fa0d0ce	可取

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