O SplatRAG 3+ demonstra que uma memória local baseada em Gaussian-splatting pode manter alta precisão de recuperação no benchmark SciFact enquanto armazena simultaneamente 5.000 linhas de gírias do Urban Dictionary sem degradação.

  • O sistema utiliza um log frio apenas para acréscimo com BM25 e um índice HNSW de 64-d, onde o campo de 3-d serve como visualização PCA dos vetores, e não como parte do índice em si.
  • A avaliação no SciFact sobre 300 afirmações resultou em R@10 de 0.8804 e nDCG@10 de 0.7624, superando as métricas mínimas anteriores de 0,88 e 0,75.
  • As melhorias de desempenho foram impulsionadas pela Fusão de Classificação Recíproca (RRF) combinando BM25 com a saída cosseno completa de 4096-d do Qwen3-Embedding-8B, utilizando dimensões anteriormente não empregadas.
  • Os filtros de avaliação garantem que os resultados do domínio sci-fact não sejam contaminados por entradas de gírias, confirmando que os documentos científicos permanecem distintos dentro do campo compartilhado.

Os resultados indicam que a recuperação léxica continua sendo primária para o SciFact e que estratégias híbridas de reranking podem aproveitar efetivamente o espaço de embedding de alta dimensão sem exigir armazenamento separado para tipos diversos de dados.