RAG / 检索增强生成

Before Reasoning Can Fail: Pre-Evidence Procedural Failures in Agentic RAG

在推理失效之前：智能体检索增强生成（RAG）中的证据前程序失效

Daeyoung Roh, Donghee Han

机构 * KAIST（韩国科学技术院） 纠错

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

AI总结 该研究针对智能体RAG系统在推理前的程序失效，提出将错误答案分为两类失效，评估Read-Gate机制，发现强制阅读可提升准确率，且证据收集应作为独立轨迹控制问题评估。

Comments 22 pages, 7 figures. Code: https://github.com/Noverse0/before-reasoning-fails

OntoLogX: Ontology-Guided Knowledge Graph Extraction from Cybersecurity Logs with Large Language Models

OntoLogX：基于大型语言模型的面向网络安全日志的知识图谱提取

Luca Cotti, Idilio Drago, Anisa Rula, Devis Bianchini, Federico Cerutti

机构 * Department of Information Engineering, University of Brescia, Italy（博洛尼亚大学信息工程系，意大利） ； Department of Computer Science, University of Turin, Italy（都灵大学计算机科学系，意大利） ； School of Computer Science and Informatics, Cardiff University, United Kingdom（卡迪夫大学计算机科学与信息学学院，英国） ； Department of Electronics and Computer Science, University of Southampton, United Kingdom（南安普顿大学电子与计算机科学系，英国） 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 OntoLogX利用大型语言模型和知识图谱技术，从网络安全日志中提取结构化信息，通过检索增强生成和迭代校正，生成符合语义的知识图谱，并预测MITRE ATT&CK战术。

Comments 24 pages, 2 tables, 7 listings, 8 figures