RAG / 检索增强生成

Graphs Don't Stay Secret: Practical Subgraph Reconstruction Attacks on Defended Graph RAG

图并非保密：对防御图RAG的实用子图重构攻击

Minkyoo Song, Jaehan Kim, Myungchul Kang, Hanna Kim, Seungwon Shin, Sooel Son

专题命中 图谱与结构化RAG ：RAG(title,title_cn)；retrieval-augmented generation(abstract)

AI总结 提出GRASP攻击，通过多轮查询从防御的图RAG系统中重构子图，达到82.9 F1，并评估防御措施。

KNIGHT: Knowledge Graph-Driven Multiple-Choice Question Generation with Adaptive Hardness Calibration

KNIGHT: 基于知识图谱的多选题生成与自适应难度校准

Mohammad Amanlou, Erfan Shafiee Moghaddam, Yasaman Amou Jafari, Mahdi Noori, Farhan Farsi, Behnam Bahrak

机构 * University of Tehran（塔里班大学） ； Independent Researcher（独立研究员） ； Amirkabir University of Technology（阿米尔卡比尔技术大学） ； TEIAS Institute（TEIAS研究所） 纠错

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

AI总结 KNIGHT通过构建领域特定知识图谱，实现高效生成多选题数据集，支持自适应难度控制，提升生成效率与质量，验证了其在多个领域内的有效性。

Comments Accepted at the Third Conference on Parsimony and Learning (CPAL 2026). 36 pages, 12 figures. (Equal contribution: Yasaman Amou Jafari and Mahdi Noori.)

Journal ref Conference on Parsimony and Learning, Proceedings of Machine Learning Research, 328:989-1024, 2026

Improve Large Language Model Systems with User Logs

通过用户日志改进大型语言模型系统

Changyue Wang, Weihang Su, Qingyao Ai, Xingzhao Yue, Rui Zhang, Xiaojia Chang, Yiqun Liu

机构 * Department of Computer Science and Technology, Tsinghua University（清华大学计算机科学与技术系） 纠错

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

AI总结 本文提出UNO框架，通过用户日志提炼规则和偏好对，利用查询反馈驱动聚类处理数据异质性，量化模型知识与日志数据间的认知差距，提升LLM系统性能。

Self-Driving Datasets: From 20 Million Papers to Nuanced Biomedical Knowledge at Scale

自主驾驶数据集：从2000万篇论文到大规模精细化生物医学知识

Haydn Jones, Yimeng Zeng, Alden Rose, Li S. Yifei, Yining Huang, Kaiwen Wu, Jiaming Liang, Maggie Ziyu Huan, Yoseph Barash, Cesar de la Fuente-Nunez, Osbert Bastani, Zachary Ives, Mark Yatskar, Jacob R. Gardner

机构 * Department of Computer and Information Science, University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学计算机与信息科学系） ； Department of Genetics, University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学遗传学系） ； Departments of Bioengineering and Chemical and Biomolecular Engineering, University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学生物工程与化学与生物分子工程系） 纠错

专题命中 图谱与结构化RAG ：dense retrieval(abstract)

AI总结 本文提出通过PubMed自动生成结构化数据集，实现更大规模、更精细和更准确的生物医学知识，展示Starling系统在多个任务中生成大规模数据集并提升准确性。