RAG / 检索增强生成

Developing an AI Assistant for Knowledge Management and Workforce Training in State DOTs

为州交通部门的知识管理和员工培训开发人工智能助手

Divija Amaram, Lu Gao, Gowtham Reddy Gudla, Tejaswini Sanjay Katale

机构 * Department of Computer Science, University of Houston（计算机科学系，休斯顿大学） ； Department of Civil and Environmental Engineering, University of Houston（土木与环境工程系，休斯顿大学） ； Ph.D Department of Civil and Environmental Engineering, University of Houston（土木与环境工程系，休斯顿大学） ； Engineering Data Science, University of Houston（工程数据科学，休斯顿大学） 纠错

专题命中 长文档RAG ：retrieval-augmented generation(abstract)；RAG(abstract)；分类 cs.IR、cs.CL、cs.AI

AI总结 本文提出了一种多代理架构的RAG框架，用于州交通部门的知识管理和决策支持，通过整合文档检索与大语言模型生成，提升信息检索与响应质量。

SE-Search: Self-Evolving Search Agent via Memory and Dense Reward

SE-Search: 通过记忆和密集奖励实现的自进化搜索代理

Jian Li, Yizhang Jin, Dongqi Liu, Hang Ding, Jiafu Wu, Dongsheng Chen, Yunhang Shen, Yulei Qin, Ying Tai, Chengjie Wang, Xiaotong Yuan, Yabiao Wang

机构 * Nanjing University（南京大学） ； Tencent YoutuLab（腾讯优图实验室） 纠错

专题命中 长文档RAG ：retrieval augmented generation(abstract)；RAG(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 SE-Search通过记忆净化、原子查询训练和密集奖励提升搜索效率，优于现有基线方法。