RAG / 检索增强生成

MC-RAG System: A Structure-Driven RAG System for Multi-Constraint Queries

MC-RAG系统：用于多约束查询的结构驱动RAG系统

Xiao Zhang, Yang Wan, Yi Li, Miao Xie, Chunli Lv

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RAG系统难以满足复杂多约束查询的问题，提出MC-RAG系统，将检索转化为知识图上的子图匹配问题，通过整合语义、结构嵌入与路径级索引，实现可解释、结构感知和约束一致的检索与生成，并提供交互式演示。

RAGU: A Multi-Step GraphRAG Engine with a Compact Domain-Adapted LLM

RAGU：一个具有紧凑域适应语言模型的多步图检索增强生成引擎

Mikhail Komarov, Ivan Bondarenko, Stanislav Shtuka, Oleg Sedukhin, Roman Shuvalov, Yana Dementyeva, Matvey Solovyov, Nikolay O. Nikitin

机构 * ITMO University（圣彼得堡国立信息技术机械与光学大学） ； Novosibirsk State University（新西伯利亚国立大学） ； Far Eastern Federal University（远东联邦大学） 纠错

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

AI总结 研究针对现有GraphRAG系统问题，提出RAGU引擎，通过分离提取与合并多步处理知识图。核心方法包括两阶段提取等。贡献在于训练的Meno-Lite-0.1模型表现出色，在多方面超越其他模型，且RAGU安装简单、运行要求低并开源。

AeroRAG: Structured Multimodal Retrieval-Augmented LLM for Fine-Grained Aerial Visual Reasoning

AeroRAG：结构化多模态检索增强型LLM用于细粒度航空视觉推理

Junxiao Xue, Quan Deng, Tingqi Hu, Meicong Si, Xinyi Yin, Yunyun Shi, Xuecheng Wu

机构 * Research Center for Space Computing System, Zhejiang Lab, Hangzhou（杭州浙大实验室空间计算系统研究中心） ； Hangzhou Institute for Advanced Study, University of Chinese Academy of Sciences, Hangzhou（中国科学院大学杭州高等研究院） ； School of Cyber Science and Engineering, Zhengzhou University（郑州大学计算机科学与工程学院） ； School of Computer Science and Technology, Xi’an Jiaotong University（西安交通大学计算机科学与技术学院） 纠错

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

AI总结 本文提出AeroRAG，通过结构化场景图引导的多模态检索增强生成框架，解决航空场景中视觉问答的挑战，提升对小物体、数量、位置及物体关系的推理能力。