RAG / 检索增强生成

Why Neighborhoods Matter: Traversal Context and Provenance in Agentic GraphRAG

为什么社区重要：代理图RAG中的遍历上下文与溯源

Riccardo Terrenzi, Maximilian von Zastrow, Serkan Ayvaz

机构 * Centre for Industrial Software, University of Southern Denmark, Alsion 2, 6400 Sønderborg, Denmark（丹麦南部大学工业软件中心） 纠错

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

AI总结 本文探讨了代理图RAG中引用忠实性的轨迹层面问题，通过实验表明引用证据和遍历上下文都对答案准确性有影响。

Comments 7 pages, 2 figures, Submitted at IJCAI-ECAI 2026 Joint Workshop on GENAIK and NORA

AI-assisted cultural heritage dissemination: Comparing NMT and glossary-augmented LLM translation in rock art documents

人工智能辅助文化遗产传播：比较NMT和术语增强大语言模型在岩画文档中的翻译

Vicent Briva-Iglesias, María Ferre-Fernández

机构 * Dublin City University（都柏林城市大学） ； CTTS（文化传承研究所） ； ADAPT Centre（适应中心） ； SALIS ； Universidad de Almería（阿尔梅里亚大学） 纠错

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

AI总结 本文比较了NMT和术语增强大语言模型在岩画文档翻译中的表现，发现术语增强方法在术语准确性上更优，且在保持整体质量方面表现良好。

GGBound: A Genome-Grounded Agent for Microbial Life-Boundary Prediction

GGBound：一种基于基因组的微生物生命边界预测代理

Hanbo Huang, Xuan Gong, Jing Wang, Lei Bai, Xiang Xiao, Weishu Zhao, Shiyu Liang

专题命中 RAG评测 ：RAG(abstract,abstract_cn)

AI总结 本文提出GGBound代理，通过基因组条件化和工具增强的LLM，解决微生物生命边界预测问题，构建了涵盖1525种菌株的基准数据集，并通过三阶段优化流程提升预测性能。