RAG / 检索增强生成

Text-Graph Synergy: A Bidirectional Verification and Completion Framework for RAG

文本-图协同：一种双向验证与完成框架用于RAG

Jiarui Zhong, Hong Cai Chen

机构 * School of Automation, Southeast University（自动化学院，东南大学） 纠错

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

AI总结 本文提出TGS-RAG框架，通过双向机制融合文本与图结构，解决传统RAG中信息孤岛问题，提升多跳推理性能。

Comments 12 pages, 3 figures

GATHER: Convergence-Centric Hyper-Entity Retrieval for Zero-Shot Cell-Type Annotation

GATHER：面向零样本细胞类型注释的收敛性超实体检索

Zhonghui Zhang, Feng Jiang, Shaowei Qin, Jiahao Zhao, Min Yang

机构 * Artificial Intelligence Research Institute, Shenzhen University of Advanced Technology（深圳先进技术大学人工智能研究院） ； Software College, Northeastern University（东北大学软件学院） ； Shenzhen Institutes of Advanced Technology, Chinese Academy of Sciences（中国科学院深圳先进技术研究院） 纠错

专题命中 图谱与结构化RAG ：RAG(abstract,abstract_cn)；retriever(abstract)；分类 cs.IR、cs.CL

AI总结 GATHER通过全局多源图遍历识别拓扑收敛点，以高信息超实体捕捉实体协同，无需LLM参与检索，提升零样本细胞类型注释效率。

Comments Accepted to SIGIR 2026. 2 figures, 3 tables