RAG / 检索增强生成

Automated Construction of a Knowledge Graph of Nuclear Fusion Energy for Effective Elicitation and Retrieval of Information

自动化构建核聚变能源知识图谱以实现信息的有效提取与检索

Andrea Loreti, Kesi Chen, Ruby George, Robert Firth, Adriano Agnello, Shinnosuke Tanaka

机构 * UK Atomic Energy Authority, Culham Campus（英国原子能管理局，库尔汉校区） ； STFC Hartree Centre（STFC哈特里中心） ； Sci-Tech Daresbury（科技达尔斯伯里） ； IBM Research（IBM研究院） 纠错

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

AI总结 本文提出多步骤自动化构建知识图谱的方法，用于组织和表示大型文档语料中的领域知识。通过构建首个核聚变能源知识图谱，验证了自动命名实体识别和实体解析等关键功能，并评估了预训练大语言模型在处理挑战时的表现。

Bidirectional Empowerment of Metamorphic Testing and Large Language Models: A Systematic Survey

双向赋能：变形测试与大语言模型的相互促进：系统综述

Zheng Zheng, Zenghui Zhou, Yinwang Xu, Daixu Ren, Tsong Yueh Chen

专题命中 图谱与结构化RAG ：retrieval-augmented generation(abstract)

AI总结 本文系统综述了93项研究，探讨变形测试与大语言模型之间的双向赋能关系，提出分类框架，分析其在验证、评估和自动化测试中的应用。

Comments Daixu Ren is the corresponding author