RAG / 检索增强生成

Structure-Aware RAG: Structured Retrieval Augmented Generation from Noisy Data for Conversational Agents

结构感知检索增强生成：面向对话代理的噪声数据结构化检索增强生成

Kaiqiao Han, LuAn Tang, Renliang Sun, Peng Yuan, Wei Cheng, Haoyu Wang, Wei Wang, Yizhou Sun, Haifeng Chen

机构 * UCLA（加州大学洛杉矶分校） ； NEC Labs（日本电装实验室） 纠错

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

AI总结 提出结构感知检索增强生成（SA-RAG），通过表格作为中间结构化表示来减少噪声并保留关键信息，结合质量感知的表格元数据生成框架和优化方法，在噪声真实数据集上显著优于现有RAG基线。

STREAM: A Data-Centric Framework for Mining High-Value Task-Oriented Dialogues from Streaming Media

STREAM：一个以数据为中心的框架，用于从流媒体中挖掘高价值任务导向对话

Liang Xue, Haoyu Liu, Cheng Wang, Pengyu Chen, Haozhuo Zheng, Yang Liu

机构 * Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； Byering Technology（伯英技术） 纠错

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

AI总结 提出STREAM框架，利用流媒体数据合成大规模多领域任务导向对话数据集StreamDial，通过角色构建和对话蓝图结合RAG生成高质量对话，解决数据稀缺问题。

BacktestBench: Benchmarking Large Language Models for Automated Quantitative Strategy Backtesting

BacktestBench：面向自动化量化策略回测的大语言模型基准测试

Zhensheng Wang, Wenmian Yang, Qingtai Wu, Lequan Ma, Yiquan Zhang, Weijia Jia

机构 * Beijing Normal University（北京师范大学） ； Elmleaf Ltd.（Elmleaf公司） 纠错

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

AI总结 提出首个大规模自动化量化回测基准BacktestBench，包含18,246个问答对，并设计多智能体基线AutoBacktest，通过协调摘要器、检索器和编码器实现自然语言策略到可重复回测的转换。

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