RAG / 检索增强生成

MedJudgeRAG: Option-Wise Evidence Judgment with Dynamic Knowledge Graphs for Medical MCQA

MedJudgeRAG：用于医学多项选择题问答的基于动态知识图谱的选项级证据判断

Seongwon Seo, Seung Hwan Cho, Young-Min Kim

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

AI总结 针对医学MCQA中普通RAG降低LM性能的问题，提出MedJudgeRAG框架，将检索文档表示为动态知识图谱，为选项判断证据裁决并确定知识利用策略，经监督微调训练，实验证明其性能优于基线，且动态知识图谱在训练时作用更有效。

Comments 16 pages, 2 figures, Accepted at The Workshop on Graph Foundation Models at the 43 rd International Conference on Machine Learning (ICML 2026)

ScalableRAG: High-Quality RAG at Zero Ingestion Cost

ScalableRAG：零摄入成本下的高质量检索增强生成

Hilaf Hasson, Aditya Chakravarty, Jayant Thomas, Krishna Gogineni

机构 * Cohesity（科赫思） 纠错

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

AI总结 研究提出零摄入成本的ScalableRAG及有限摄入的改进版本，通过维护工作区实现即时聚合推理，在六个语料库测试中表现出色，平均准确率大幅超越基线，还通过固定LLM调用次数等进一步提升大规模时的准确率。

Automatic Knowledge Graph Construction and Query for Earthquake Catalogs

地震目录的自动知识图谱构建与查询

Yuxin Zhou, Huai Zhang, S. Mostafa Mousavi

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 研究针对地震目录中开放性问题解答受限的情况，应用GraphRAG直接处理原始表格记录，构建可查询知识图谱，经评估改进并识别陷阱，提供实用查询接口，确保结果准确可靠。

TabRank: Chain-of-Thought Distillation for Table Re-Rankers

TabRank：表格重排器的思维链蒸馏

Adarsh Singh, Kushal Raj Bhandari, Jianxi Gao, Soham Dan, Vivek Gupta

机构 * Arizona State University（亚利桑那州立大学） ； Rensselaer Polytechnic Institute（伦斯勒理工学院） ； Scale AI 纠错

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

AI总结 研究针对表格检索训练推理重排器的问题，提出TabRank框架，通过构建数据集并探索两种训练紧凑推理模型的变体，经压力测试，该方法在多表格检索数据集上显著提升性能，有效推广到多表格推理。

Comments 8 pages, 3 figures