RAG / 检索增强生成

A Locally Deployed RAG-Based Academic Advising System for Course Selection

基于本地部署RAG的课程选择学术咨询系统

Feng Li, Yoritaka Iwata

专题命中 图谱与结构化RAG ：RAG(title,title_cn)；分类 cs.CL

AI总结 提出一种本地部署的RAG学术咨询系统，利用大语言模型和结构化课程大纲检索，以隐私保护方式支持课程选择、先修课程理解和个性化学习规划。

Comments to be published in Elsevier's Procedia Computer. Sci. (KES 2026)

Core-based Hierarchies for Efficient GraphRAG

基于核心的高效图RAG层次结构

Jakir Hossain, Ahmet Erdem Sarıyüce

机构 * University at Buffalo（布法罗大学） 纠错

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

AI总结 针对图RAG中Leiden聚类不可复现的问题，提出用k-core分解替代，构建确定性、密度感知的层次结构，并设计轻量级启发式方法，在保证连接性的同时降低LLM成本，提升答案全面性和多样性。

Comments Accepted at the 32nd ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (KDD 2026)

From Control Boundary to Insurance Claim: Reconstructing AI-Mediated Losses Through the CER Framework

从控制边界到保险索赔：通过CER框架重构AI中介损失

Alex Leung, Rex Zhang, Kentaroh Toyoda, SiewMei Loh

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

AI总结 本文提出CER框架（控制边界、证据重构、保险响应），用于诊断和重构由生成式或代理式AI系统导致的损失，以支持保险索赔。

DTKG: Dual-Track Knowledge Graph-Verified Reasoning Framework for Multi-Hop QA

DTKG: 用于多跳问答的双轨知识图谱验证推理框架

Changhao Wang, Yanfang Liu, Xinxin Fan, Ao Tian, Lanzhi Zhou, Yunfeng Lu

机构 * School of Computer Science ； Engineering, Beihang University, Beijing, China ； School of Reliability ； Systems Engineering, Beihang University, Beijing, China ； State Key Laboratory of Complex \& Critical Software Environment ； National Key Laboratory of Reliability ； State Key Laboratory of AI Safety, Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Sciences 纠错

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

AI总结 提出DTKG框架，通过分类阶段和分支处理阶段分别处理并行事实验证和链式多跳推理，提升多跳问答的效率和准确性。

Comments Accepted to ICML 2026