शोधकर्ताओं ने शीर्ष-k रैंकिंग और महंगे LLM-आधारित सिलेक्टर्स की सीमाओं को दूर करने के लिए पुनर्प्राप्ति-वर्धित प्रश्नोत्तर में साक्ष्य चयन को एक द्विघात असीमित द्विचर अनुकूलन (QUBO) समस्या के रूप में व्यक्त किया है।
विधि प्रासंगिकता, आवश्यकता कवरेज, समर्थन शक्ति, अतिभार, पूरकता और संपीड़न को संतुलित करने वाली एक ऊर्जा फलन का निर्माण करती है। इसका मूल्यांकन BM25, अधिकतम मार्जिनल प्रासंगिकता और विभिन्न LLM-आधारित सेट सिलेक्टर्स सहित बेलाइन्स के खिलाफ HotpotQA पर किया जाता है। QUBO सिलेक्टर प्रतिस्पर्धी एक्ज़ैक्ट-मैच और टोकन-F1 प्रदर्शन प्राप्त करता है, जबकि संदर्भ चयन को Ising/QUBO-अनुकूल सॉल्वर्स द्वारा संभालने की अनुमति देता है।
यह दृष्टिकोण RAG पाइपलाइनों की ओर एक मार्ग खोलता है जहाँ LLMs को अर्थप्रसंगिक प्रसंस्करण और उत्तर उत्पादन के लिए सुरक्षित रखा जाता है, जबकि संयोजक साक्ष्य चयन विशेष हार्डवेयर पर डाल दिया जाता है।