RAG / 检索增强生成

SentinelRAG: Synthetic Sentinel Knowledge for RAG Database Copyright Protection

SentinelRAG：用于RAG数据库版权保护的合成哨兵知识

Tsun On Kwok, Xi Yang, Ki Sen Hung, Chang Liu, Yangqiu Song

专题命中 图谱与结构化RAG ：RAG(title,title_cn)

AI总结 提出SentinelRAG水印框架，通过注入风格一致但虚构的知识条目保护RAG数据库版权，在0.1%注入率下实现统计显著检测（p<10^{-5}），并显著降低误检率。

Beyond Vector Similarity: A Structural Analysis of Graph-Augmented Retrieval for Industrial Knowledge Graphs

超越向量相似性：面向工业知识图谱的图增强检索结构分析

Grama Chethan

机构 * Grama Chethan 纠错

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 本文通过对比八种检索架构，提出操作符词汇表论点，证明基于LLM的图推理瓶颈在于计算操作符而非模型智能，并引入LLM查询规划器，在工业知识图谱上实现优于定制处理器的性能。

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IaC Generation with LLMs: An Error Taxonomy and A Study on Configuration Knowledge Injection

利用LLM生成IaC：错误分类法与配置知识注入研究

Roman Nekrasov, Stefano Fossati, Indika Kumara, Damian Andrew Tamburri, Willem-Jan van den Heuvel

机构 * Jheronimus Academy of Data Science（Jheronimus数据科学学院） ； Tilburg University（蒂尔堡大学） ； Eindhoven University of Technology（埃因霍温理工大学） ； University of Sannio（萨诺尼大学） 纠错

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 本研究探讨了如何通过系统性地注入结构化配置知识来提高LLM生成正确且意图一致的基础设施即代码（IaC）能力，特别是在Terraform中，提出了新的错误分类法，并评估了多种知识注入技术。

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ACE-SQL: Adaptive Co-Optimization via Empirical Credit Assignment for Text-to-SQL

ACE-SQL: 基于经验信用分配的自适应协同优化方法用于文本到SQL

Xiaobing Chen, Ai Jian, Eryu Guo, Zhiqi Pang

机构 * Harbin Engineering University（哈尔滨工程大学） ； Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） 纠错

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

AI总结 提出ACE-SQL强化学习框架，通过在线列集池和经验信用分配联合优化模式检索与SQL生成，在BIRD Dev上达到65.3%的贪心执行准确率。