W-RAC：高效低成本RAG网页文档检索框架

这篇论文介绍了一种名为 W-RAC（网络检索感知分块） 的创新框架，旨在优化检索增强生成（RAG）系统中网页文档的处理流程。该技术通过将网页解析为具唯一标识符的结构化单元，利用大语言模型进行语义规划而非文本生成，从而在保持原文完整性的同时精准分组。实验表明，这种方法能显著提升检索精确度，并大幅降低计算成本与延迟。与传统方法相比，W-RAC 成功减少了约 85% 的输出 Token 消耗，并缩短了近 60% 的处理时间。总而言之，它为大规模网页数据的摄取提供了一个更具可观察性、低成本且高效的工业化解决方案。