RAG / 检索增强生成

Leveraging Spreading Activation for Improved Document Retrieval in Knowledge-Graph-Based RAG Systems

利用传播激活改进基于知识图谱的RAG系统中的文档检索

Jovan Pavlović, Miklós Krész, László Hajdu

机构 * UP FAMNIT, University of Primorska（普里摩里卡大学FAMNIT学院） ； InnoRenew CoE, UP IAM, University of Primorska（InnoRenew联合学院、UP IAM、普里摩里卡大学） ； University of Szeged, Department of Applied Informatics（塞格德大学应用信息学系） 纠错

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

AI总结 提出一种基于自动构建异构知识图谱的传播激活算法，用于多跳问答中的文档检索，减少对语义知识图谱和LLM引导的依赖，性能优于或持平现有方法。

Comments 20 pages, 5 figures

SentGraph: Hierarchical Sentence Graph for Multi-hop Retrieval-Augmented Question Answering

SentGraph: 用于多跳检索增强问答的层次化句子图

Junli Liang, Pengfei Zhou, Wangqiu Zhou, Wenjie Qing, Qi Zhao, Ziwen Wang, Qi Song, Xiangyang Li

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Hefei University of Technology（合肥工业大学） 纠错

专题命中 长文档RAG ：RAG(summary_cn,abstract)；retrieval-augmented generation(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 提出SentGraph，一种句子级图RAG框架，通过构建层次化句子图并建模细粒度逻辑关系，解决多跳问答中证据链不完整的问题。

Verbalized Algorithms: Classical Algorithms are All You Need (Mostly)

言语化算法：经典算法就是你所需要的（大部分）

Supriya Lall, Christian Farrell, Hari Pathanjaly, Marko Pavic, Sarvesh Chezhian, Masataro Asai

机构 * MIT CSAIL（MIT 计算与人工智能实验室） ； MIT-IBM Watson AI Lab（MIT-IBM 沃森人工智能实验室） ； IBM Infrastructure（IBM 基础设施） ； Marist University（马里斯特大学） ； UC Irvine（加州大学尔湾分校） ； IBM Research Cambridge, USA（IBM 英国剑桥研究中心） 纠错

专题命中 长文档RAG ：RAG(abstract,abstract_cn)；分类 cs.CL

AI总结 提出言语化算法（VA）范式，将LLM作为可靠的基本操作（如字符串比较）集成到经典算法中，以提升推理的准确性和效率。

Comments Accepted in NeurIPS 2025 Workshop on Efficient Reasoning; Submitted to Position Paper Track at Neurips 2026