RAG / 检索增强生成

SRAG: RAG with Structured Data Improves Vector Retrieval

SRAG：基于结构化数据的RAG改进向量检索

Shalin Shah, Srikanth Ryali, Ramasubbu Venkatesh

机构 * Anvai AI 纠错

专题命中 图谱与结构化RAG ：RAG(title,abstract)；retrieval augmented generation(abstract)；分类 cs.IR、cs.CL

AI总结 SRAG通过引入结构化信息提升向量检索性能，实验显示在问答系统中提升30%的评分，尤其在比较、分析和预测类问题上效果显著。

Exqutor: Extended Query Optimizer for Vector-augmented Analytical Queries

Exqutor：面向向量增强分析查询的扩展查询优化器

Hyunjoon Kim, Chaerim Lim, Hyeonjun An, Rathijit Sen, Kwanghyun Park

专题命中 图谱与结构化RAG ：retrieval-augmented generation(abstract)；RAG(abstract)；vector search(abstract)；分类 cs.DB

AI总结 本文提出Exqutor，一种用于向量增强分析查询的查询优化器，通过改进向量搜索的基数估计方法，提升查询性能，实验证明在pgvector、VBASE和DuckDB中性能提升达四量级。

Comments Accepted to the 42nd IEEE International Conference on Data Engineering (ICDE 2026)