RAG / 检索增强生成

Empirical Evaluation of PDF Parsing and Chunking for Financial Question Answering with RAG

对RAG系统在金融问答中解析和分块的实证评估

Omar El Bachyr, Yewei Song, Saad Ezzini, Jacques Klein, Tegawendé F. Bissyandé, Anas Zilali, Ulrick Ble, Anne Goujon

机构 * University of Luxembourg（卢森堡大学） ； BNP Paribas（巴黎银行） ； BGL 纠错

专题命中 RAG评测 ：RAG(title,title_cn)；retrieval-augmented generation(abstract)；分类 cs.IR、cs.CL

AI总结 本文通过金融领域基准测试，系统评估了多种PDF解析和分块策略对RAG系统在PDF理解中的性能影响，为构建鲁棒的RAG流程提供实践指导。

Comments 12 pages

Reasoning Graphs: Self-Improving, Deterministic RAG through Evidence-Centric Feedback

推理图：通过以证据为中心的反馈实现自我改进的确定性RAG

Matthew Penaroza

专题命中 RAG评测 ：RAG(title,title_cn)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 本文提出推理图，通过证据中心反馈提升RAG的准确性和确定性，实验显示在50%以上的证据覆盖下，错误率降低47%，在多跳问题中准确率提升11.0个百分点，实现高重用场景下的性能优势。

Comments 15 pages including appendix, 2 figures, 3 algorithms, framework paper with evaluation protocol