RAG / 检索增强生成

When RAG Meets Query Planning: Logical Query Trees for Resolving Exploratory Reasoning Problems

当RAG遇见查询规划：用于解决探索性推理问题的逻辑查询树

Ganlin Xu, Linghao Zhang, Zhitao Yin, Hongda Xi, Chen Yang, Jiaqing Liang, Weijia Lu, Sihang Jiang, Yanghua Xiao, Deqing Yang

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

AI总结 针对检索增强生成在探索性推理问题中的检索噪声和错误累积问题，提出PlanRAG框架，将自然语言建模为逻辑查询树，通过动态规划和代价模型优化查询树，实现高效并行处理，在WikiWeb-ERP数据集上优于现有方法。

Comments Accepted by SIGMOD 2027

CUICurate: A GraphRAG-based Framework for Automated Clinical Concept Curation for NLP applications

CUICurate：一种基于图RAG的框架，用于自然语言处理应用中的临床概念整理

Victoria Blake, Jamie Novak, Mathew Miller, Sze-yuan Ooi, Blanca Gallego

机构 * Centre for Big Data Research in Health, University of New South Wales（健康大数据研究中心，新南威尔士大学） ； Eastern Heart Clinic, Prince of Wales Hospital（东部心脏诊所，王室医院） ； NSW Ambulance Aeromedical Operations, Bankstown Helicopter Base（新南威尔士州急救航空医疗运作，班克stown直升机基地） ； Department of Anaesthesia, Saint George Hospital（麻醉科，圣乔治医院） ； Department of Cardiology, Prince of Wales Hospital（心内科，王室医院） ； School of Clinical Medicine, University of New South Wales（临床医学学院，新南威尔士大学） 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.CL、cs.AI

AI总结 本文提出CUICurate框架，利用图RAG技术自动整理UMLS概念集，通过知识图谱和大语言模型实现高效准确的概念分类与过滤，提升临床NLP任务的实用性。

Comments 6 figures, 4 tables

Journal ref Journal of the American Medical Informatics Association, 2026;, ocag110

Memora: A Harmonic Memory Representation Balancing Abstraction and Specificity

Memora: 一种平衡抽象与特异性的和谐记忆表示

Menglin Xia, Xuchao Zhang, Shantanu Dixit, Paramaguru Harimurugan, Rujia Wang, Victor Ruhle, Robert Sim, Chetan Bansal, Saravan Rajmohan

机构 * Microsoft（微软） 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 提出Memora记忆表示，通过主抽象和线索锚点平衡抽象与特异性，结合检索策略实现高效上下文感知检索，在LoCoMo和LongMemEval基准上达到新最优。

Comments ICML 2026

All Relations Lead to Rome: Automated Knowledge Graph Creation and Question Generation

所有关系通向罗马：自动化知识图谱构建与问题生成

Matthijs Jansen op de Haar, Tobias Stähle, Lorenzo Gatti

专题命中 图谱与结构化RAG ：dense retrieval(abstract)；hybrid retrieval(abstract)；分类 cs.IR

AI总结 提出ARLtR框架，联合构建知识图谱、嵌入和基于事实的问答对，实现符号图与稠密检索的统一表示，并以罗马帝国历史数据集验证。

Comments 10 pages, 5 figures, version one