English(EN) Cost-Efficient RAG for Entity Matching with LLMs: A Blocking-based Batch Processing Framework

新框架为基于LLM的实体匹配大幅削减RAG成本

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-10-16 04:00

研究人员开发了一个名为CE-RAG4EM的新框架，旨在提高使用大型语言模型（LLM）进行实体匹配任务的检索增强生成（RAG）的成本效益。该框架通过实现基于阻塞的批处理检索和生成，解决了每对检索调用带来的高计算成本和增加的token使用量问题。在九个基准数据集上的实验表明，CE-RAG4EM在匹配质量上达到了相当或更好的水平，特别是在处理属性模糊或稀疏的记录时，同时与朴素的RAG应用相比，显著降低了总体开销。 AI

影响降低了基于LLM的实体匹配的计算成本，可能促使RAG技术在数据集成任务中得到更广泛的应用。

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arXiv cs.CL TIER_1 English(EN) · Chuangtao Ma, Zeyu Zhang, Arijit Khan, Sebastian Schelter, Paul Groth · 2026-10-16 04:00

使用大型语言模型实现低成本实体匹配的RAG：一种基于分块的批处理框架

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