RAG / 检索增强生成

Structure Over Scale: Schema-Constrained Causal Graphs for RAG

结构跨越尺度：用于检索增强生成的模式约束因果图

Marc Saouda, Rajprakash Bale, Eren Aldis, Cloves Almeida

机构 * Boston Consulting Group（波士顿咨询集团） 纠错

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

AI总结 研究针对GraphRAG问题，提出HCG-RAG，用模式约束因果图取代开放式提取，构建紧凑两层图。该方法成本低，答案质量优，在医学等基准测试中表现出色，对比实验显示因果图作为检索过滤器有优势，表明图内容比节点数量更重要。

Comments 26 pages, 6 figures

Robust Interpretation of Historical Documents in Knowledge Graphs Through Query Inference and Execution

通过查询推理和执行对知识图谱中的历史文档进行鲁棒解释

Sebastià Nicolau, Adrià Molina, Oriol Ramos Terrades, Josep Lladós

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

AI总结 研究如何在利用大语言模型泛化能力时保证可靠性，提出智能检索系统，比较传统RAG与智能GraphRAG架构，引入半符号框架，通过单词识别与代码生成协作构建鲁棒检索查询，提升历史文档分析准确性与可验证性。

Comments Accepted at ICDAR2026

Energy Constrained Hierarchical Underwater Monitoring via Local Multi-Agent RAG

通过局部多智能体RAG实现能量受限的分层水下监测

Mohamed Amine Janati, Laurent Gautier, Stéphane Barbot

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

AI总结 针对海洋生物监测受能量等限制的问题，提出结合边缘传感与局部推理的低功耗水下监测架构，采用分层设计，利用特定嵌入、识别层及多智能体框架，经案例研究评估，实现低功耗连续传感与局部多模态智能结合，减少能耗与通信开销。

Comments Contains 25 pages, 11 figures. To be submitted to Elsevier Ocean Engineering

SCAIR: Schema-Conditioned Agentic Iterative Reasoning for Enterprise Knowledge Graphs

SCAIR：用于企业知识图谱的模式条件代理迭代推理

Prateek Chaturvedi, Yuqicheng Zhu, Hongkuan Zhou, Dongzhuoran Zhou, Yunjie He, Steffen Staab, Fei Du, Jie Tang, Evgeny Kharlamov

机构 * University of Stuttgart（斯图加特大学） ； Bosch Center for AI（博世人工智能中心） ； University of Oslo（奥斯陆大学） ； University of Southampton（南安普顿大学） ； BSH Home Applications Holding (China) Co., Ltd（博西华家用电器有限公司（中国）） ； Tsinghua University（清华大学） 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 针对现有方法在企业知识图谱应用的局限，提出SCAIR无训练框架，集成结构化规划与受控迭代推理，通过模式条件结构先验等提升性能，强调企业图推理要结合领域约束，与业务逻辑对齐可增效。

Comments Accepted at ACL 2026 Industry Track

DeepLens Diagnosis Agent: Agentic Workflow Design Lets a Small Reasoning Model Compete with Frontier LLMs

深度镜头诊断代理：代理工作流程设计使小型推理模型能够与前沿语言模型竞争

Mahmood Bayeshi, Veysel Kocaman, Muhammed Ali Naqvi, Yigit Gul, David Talby

机构 * John Snow Labs（约翰·斯诺实验室） 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 研究针对医疗诊断中前沿语言模型单步提示诊断推理脆弱的问题，提出以小型医疗推理模型和检索增强生成的深度镜头诊断代理五阶段利用管道，提升了诊断准确率，降低成本，还产生结构化工件支持高风险设置。

Comments 20 pages, 5 figures, 5 tables. Technical report, John Snow Labs

TGMS: An Agent-Native Bi-Temporal Graph Management System

TGMS：一种原生代理双时态图管理系统

Xiaofei Zhang

专题命中 图谱与结构化RAG ：RAG(abstract)；分类 cs.DB

AI总结 研究针对时态图问题中LLM代理常失败的情况，提出双时态属性图管理系统TGMS，将13个运算符作为代理工具，LLM规划调用，系统计算，能分离有效时间与事务时间，在基准测试中表现优异，开源代码等。