AI 大模型

RAG / 检索增强生成

检索增强生成、向量检索、知识库问答和面向大模型的搜索系统。

2026-07-13 至 2026-07-13 共收录 2 篇信号源：cs.IR, cs.CL, cs.AI, cs.DB

1. 图谱与结构化RAG 2 篇

2607.09092 2026-07-13 cs.CL 新提交 79%

AgentKGV：用于知识图谱事实验证的两阶段训练的智能语言模型-检索增强生成框架

Yumin Heo, Hyeon-gu Lee, Sumin Seo, Youngjoong Ko

机构 * SungKyunKwan University（成均馆大学）； NAVER（纳维）

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

AI总结针对知识图谱事实错误验证难题，提出AgentKGV框架，集成动态路由等处理表面形式不匹配。引入两阶段训练策略，在开放域T-REx基准上，该框架提升了宏观F1，减少搜索调用次数，提高了验证准确性和效率。

2508.20134 2026-07-13 cs.AI cs.ET quant-ph 版本更新 77%

QAgent：一种基于大语言模型的用于自主OpenQASM编程的多智能体系统

Zhenxiao Fu, Lei Jiang, Yilun Xu, Gang Huang, Fan Chen

机构 * Zhenxiao Fu1, Lei Jiang1, Yilun Xu2, Gang Huang2, Fan Chen1（作者1、作者2、作者3、作者4、作者5）

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

AI总结研究针对OpenQASM编程挑战提出QAgent，它是基于大语言模型的多智能体系统，集成规划、合成和校准工作流程，利用检索增强生成及多智能体推理确保正确性，在多模型评估中表现出色，证明集成对可靠量子程序生成很关键。