面對一段很長的文章、一張表格或一段影片，問題通常只需要其中一小部分證據，但過度保留會浪費讀者的上下文，剪得太細又可能失去理解線索。CANOPY（Canonical Projection over Hierarchy）是 POSTECH 提出的多模態 RAG 後檢索證據壓縮框架，按項目內不同區域決定保留範圍。
CANOPY 會把每個檢索項目整理成層級結構，再以經 gold evidence 微調的 node encoder，按照查詢評分不同區域。系統會比較子區域與父區域的相關程度，保留句子、表格列、關聯文字或影片片段等合適粒度，而非為整個項目套用單一截取規則。
保留的證據不足以回答問題時，critic 會要求針對性追加檢索；新找回的項目同樣先經壓縮，再加入讀者輸入，減少無關內容反覆累積。這個設計亦處理了壓縮本身無法補回「從未檢索到的證據」這項限制。
- 在五個 QA benchmark、包含 3,300 萬個異質項目的語料庫上，平均答案準確率高於參與比較的檢索基線。
- 消融結果顯示，多跳問答的準確率提升主要來自追加檢索。
- 在未經路由的 Qwen3-VL-8B-Instruct 讀者設定中，證據 token 輸入量減少 14.2% 至 27.7%。
- 壓縮後答案準確率保持相若，適合需要同時處理文字、表格及影片的 RAG 工作流。
CANOPY 的價值不在於單純縮短檢索結果，而在於讓每個項目內的保留範圍跟隨證據位置及上下文需要變化。它仍受初始檢索品質限制，但對多跳查詢和長內容閱讀，可在保留可解釋線索的同時降低 reader 的輸入負擔。
