RAG / 检索增强生成

M$^3$KG-RAG: Multi-hop Multimodal Knowledge Graph-enhanced Retrieval-Augmented Generation

M$^3$KG-RAG：多跳多模态知识图谱增强的检索增强生成

Hyeongcheol Park, Jiyoung Seo, Jaewon Mun, Hogun Park, Wonmin Byeon, Sung June Kim, Hyeonsoo Im, JeungSub Lee, Sangpil Kim

机构 * Korea University（高丽大学） ； Sungkyunkwan University（成均馆大学） ； NVIDIA Research（英伟达研究院） ； Hanwha Systems（韩华系统） 纠错

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

AI总结 本文提出M$^3$KG-RAG，通过构建多跳多模态知识图谱并引入GRASP机制，提升多模态大语言模型的推理深度和回答准确性。

Comments Accepted to CVPR 2026

Exploring Structural Complexity in Normative RAG with Graph-based approaches: A case study on the ETSI Standards

探索规范性RAG中的结构性复杂性：基于图的方法的案例研究——以ETSI标准为例

Aiman Al Masoud, Marco Arazzi, Simone Germani, Antonino Nocera

机构 * Department of Electrical, Computer and Biomedical Engineering, University of Pavia（帕维亚大学电气、计算机与生物医学工程系） ； Comitato Elettrotecnico Italiano (CEI)（意大利电工委员会（CEI）） 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、cs.AI

AI总结 本文探讨了基于图的方法在处理规范性文档中的有效性，通过ETSI标准案例研究，提出了一种专为规范性文档设计的RAG方法，以提升检索性能。

Comments 6 pages, 7 figures

HyperGraphPro: Progress-Aware Reinforcement Learning for Structure-Guided Hypergraph RAG

HyperGraphPro: 为结构引导的超图RAG设计的进度感知强化学习

Jinyoung Park, Sanghyeok Lee, Omar Zia Khan, Hyunwoo J. Kim, Joo-Kyung Kim

机构 * KAIST（韩国科学技术院） ； Microsoft（微软） ； Amazon（亚马逊） 纠错

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

AI总结 HyperGraphPro通过结合语义相关性和图连接性，改进超图检索机制，采用基于进度的逐步策略优化，提升多步推理的准确性和生成质量。

Comments In progress

AtlasKV: Augmenting LLMs with Billion-Scale Knowledge Graphs in 20GB VRAM

AtlasKV：在20GB VRAM中通过十亿级知识图谱增强大语言模型

Haoyu Huang, Hong Ting Tsang, Jiaxin Bai, Xi Peng, Gong Zhang, Yangqiu Song

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； Theory Lab, Huawei（华为理论实验室） 纠错

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

AI总结 本文提出AtlasKV，一种通过十亿级知识图谱增强大语言模型的方法，利用子线性时间与内存复杂度实现高效知识整合，无需外部检索模块或长上下文先验。

Comments ICLR 2026

PersonalAI: A Systematic Comparison of Knowledge Graph Storage and Retrieval Approaches for Personalized LLM agents

PersonalAI：个性化大语言模型中知识图谱存储与检索方法的系统比较

Mikhail Menschikov, Dmitry Evseev, Victoria Dochkina, Ruslan Kostoev, Ilia Perepechkin, Petr Anokhin, Nikita Semenov, Evgeny Burnaev

机构 * Skoltech（斯科尔科沃科学技术学院） ； Public Joint Stock Company “Sberbank of Russia”（俄罗斯联邦储蓄银行） ； AIRI（人工智能研究所） 纠错

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

AI总结 本文提出基于知识图谱的灵活外部记忆框架，通过自动构建和更新图谱提升个性化LLM代理的长期交互能力，通过多种检索机制验证了不同配置在不同任务中的最优性能。

Decision-Theoretic Safety Assessment of Persona-Driven Multi-Agent Systems in O-RAN

基于决策理论的面向角色驱动的多智能体系统在O-RAN中的安全性评估

Zeinab Nezami, Syed Ali Raza Zaidi, Maryam Hafeez, Louis Powell, Vara Prasad Talari, Mallik Tatipamula

机构 * GSMA（全球移动通信系统协会） ； University of Leeds（利兹大学） ； AWS（亚马逊云服务） ； Ericsson（爱立信） 纠错

专题命中 图谱与结构化RAG ：RAG(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出一种基于角色驱动的多智能体框架，通过角色行为规范影响五个专业智能体，结合决策理论构建三维评估框架，验证486种角色配置在O-RAN优化挑战中的性能与协调效果。