RAG / 检索增强生成

Semantic Entanglement in Vector-Based Retrieval: A Formal Framework and Context-Conditioned Disentanglement Pipeline for Agentic RAG Systems

向量检索中的语义纠缠：一种形式框架和上下文条件下的解缠管道用于智能RAG系统

Nick Loghmani

机构 * Salesforce ； School of Information Studies, Syracuse University（苏利文大学信息研究学院） 纠错

专题命中 向量检索 ：RAG(title,title_cn)；retrieval-augmented generation(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出了一种形式框架和上下文条件解缠管道，用于解决向量检索中因多主题文档交织导致的语义纠缠问题，通过改进文档结构提升检索精度。

Comments 34 pages, 5 Figures, 1 table

Matlas: A Semantic Search Engine for Mathematics

Matlas：数学语义搜索引擎

Haocheng Ju, Leheng Chen, Peihao Wu, Bryan Dai, Bin Dong

机构 * School of Mathematical Sciences, Peking University（北京大学数学科学学院） ； Beijing International Center for Mathematical Research, Peking University（北京大学北京国际数学研究中心） ； IQuest Research（IQuest研究） ； Beijing International Center for Mathematical Research and the New Cornerstone Science Laboratory, Peking University（北京大学北京国际数学研究中心和新基石科学实验室） ； Center for Machine Learning Research, Peking University（北京大学机器学习研究中心） ； Center for Intelligent Computing, Great Bay Institute for Advanced Study, Great Bay University（大亚湾先进研究所智能计算中心） ； Zhongguancun Academy（中关村学院） 纠错

专题命中 向量检索 ：knowledge retrieval(abstract)；分类 cs.IR

AI总结 Matlas通过构建大规模数学语义库，实现数学陈述的高效检索，提升数学家定理检索效率并为AI系统提供数学知识基础。

Comments Web Service: https://matlas.ai/, API Docs: https://matlas.ai/docs