RAG / 检索增强生成

SAG: SQL-Retrieval Augmented Generation with Query-Time Dynamic Hyperedges

SAG: 查询时动态超边的SQL检索增强生成

Yuchao Wu, Junqin Li, XingCheng Liang, Yongjie Chen, Yinghao Liang, Linyuan Mo, Guanxian Li

机构 * Zleap AI 纠错

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

AI总结 提出SAG架构，通过SQL查询动态构建局部超边索引，避免全局图维护，在多跳推理基准上达到最优召回率，支持亿级数据生产部署。

Overcoming the Impedance Mismatch: A Theoretical Roadmap for Fusing Foundation Models and Knowledge Graphs

克服阻抗不匹配：融合基础模型与知识图谱的理论路线图

Sahil Rajesh Dhayalkar

机构 * Arizona State University（亚利桑那州立大学） 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 本文提出“阻抗不匹配”概念，形式化分析基础模型与知识图谱的结构与几何摩擦，通过三级层次分类揭示现有方法的局限，并给出理论路线图实现真正的语义融合。

Comments 12 pages. Accepted at the ACL 2026 4th Workshop on Towards Knowledgeable Foundation Models (https://openreview.net/forum?id=hXDYsNAq8m)

DYNA : Dynamic Episodic Memory Networks for Augmenting Large Language Models with Temporal Knowledge Graphs in Continuous Learning

DYNA：用于在持续学习中通过时间知识图谱增强大语言模型的动态情景记忆网络

Ali Sarabadani, Mahtab Tajvidiyan

机构 * Department of Computer Engineering and Information Technology, University of Qom（卡姆大学计算机工程与信息科技系） 纠错

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

AI总结 提出DYNA框架，通过时间知识图谱作为外部可更新记忆，增强冻结的大语言模型，在三个时间召回任务上减少约7%的灾难性遗忘并提升约5%的时间排序能力。