AdaGATE: Adaptive Gap-Aware Token-Efficient Evidence Assembly for Multi-Hop Retrieval-Augmented Generation

AdaGATE es un controlador de evidencia sin entrenamiento para la Generación Aumentada por Recuperación (RAG) de múltiples saltos, diseñado para abordar la evidencia ruidosa o redundante en contextos limitados. Enfoca la selección de evidencia como un problema de reparación con restricción de tokens, combinando el seguimiento de brechas y la generación de micro-consultas para equilibrar cobertura, corroboración y novedad.